自学机器学习

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型，从零基础到入门，看这篇就够了！

前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会，OpenAI也连续开了12天发布会，最近堪称科技界的春晚了。如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶，那么2024年末，大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。作为金融民工，我们想通过这篇文章讲讲从用户的角度如何一周快速掌握大模型，以及为什么我建议每一个金融从业人员（

冻感糕人~·2025-03-11 13:03

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

在手机上种下你的第一行代码》✨北京优趣天下信息技术有限公司重磅出品我们比谁都清楚：✔️86%的初学者因环境配置放弃编程✔️72%的上班族只有碎片化学习时间✔️95%的自学者需要即时答疑支持为什么QPython

程之编·2025-03-11 09:39

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

java-练习-学生管理系统

该文章为本人学习复习用本人为Java自学新手，代码实现可能存在冗余或设计不当之处，恳请各位前辈：1⃣指出代码中的不合理实现2⃣推荐更优的解决方案3⃣相关技术扩展建议这个代码是我在看黑马的时候自己看项目文档敲的后续学了

3coo·2025-03-11 02:37

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

【知识兔】Excel自学之6：单元格和区域

一、单元格概念：行和列交叉形成的格子叫单元格，是工作表的最基本单位，工作表中数据的输入和编辑都在单元格中进行。单元格的位置由其所在的列标和行号来进行标识，即“列标字母+行号数字”，如“A1”。选定的单元格叫活动单元格，活动单元格的边框显示为黑色。单元格二、区域概念及基本操作：选定若干个单元格组成单元格区域，它可以是连续的，也可以是不连续的。其作用在于可以对区域内的所有单元格同时操作相同的命令。区域

zhishitu7·2025-03-10 22:07

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

2024年HarmonyOS鸿蒙最全HarmonyOS Next 自定义路由栈管理_navpathstack，2024年最新销售应届毕业生的面试题

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

2401_84870988·2025-03-10 20:47

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

快来收藏，欢迎打卡，编程自学成长指南

自学编程是一段充满挑战和成就感的旅程。为了帮助初学者顺利起步，以下是一个全面的编程自学成长指南，涵盖从语言选择到实践项目的各个方面，助您在编程之路上稳步前行。

猫咪薄荷·2025-03-10 16:23

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com

任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观

七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。

努力的小雨·2025-03-10 14:12

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技

大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。

红点聊租赁·2025-03-10 14:09

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。

真智AI·2025-03-10 14:38

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可

weixin_39864387·2025-03-10 13:04

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

以下是一个基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现，适合作为课程作业或项目开发。我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。

源码空间站11·2025-03-10 11:22

Numpy 自学笔记（一）

@numpyNumpy自学笔记（一）更加详细的学习资料请见：https://www.numpy.org.cn/user/一.基础知识NumPy的数组类被调用ndarray。它也被别名所知array。

.Queenie.·2025-03-10 10:47

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

华为OD机试 - 磁盘容量（Python）真题+思路+考点+代码+岗位_磁盘容量华为od python代码

块盘的容量51T20M3G10G6T3M12G9M排序后的结果为20M3G3M12G9M1T10G6T注意单位可以重复出现上述3M12G9M表示的容量即为3M12G9M和12M12G相等做了那么多年开发，自学了很多门编程语言

2401_84569514·2025-03-10 09:08

【自学笔记】R语言基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录R语言基础知识点总览1.R语言简介2.R语言安装与环境配置3.R语言基础语法3.1数据类型3.2向量与矩阵3.3数据框与列表4.控制结构4.1条件语句4.2循环结构5.函数6.数据可视化总结R语言基础知识点总览1.R语言简介R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境。R语言由RossIhaka和RobertGentlema

Long_poem·2025-03-10 09:37

【自学笔记】Python的基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Python基础知识总览1.Python简介2.安装与环境配置3.基本语法3.1变量与数据类型3.2控制结构3.3函数与模块3.4文件操作4.面向对象编程（OOP）5.异常处理6.高级特性7.标准库与第三方库8.实践项目总结Python基础知识总览1.Python简介解释型语言：Python是一种解释型、高级编程、通用型编程语