菜菜机器学习笔记第14页

今年的夏天来得迟了些

天天下雨，时鮮水果总是一个寡淡的味道，菜菜也缺阳光。图片发自App图片发自App图片发自App

二小姐的马·2023-07-28 14:02

7月龄台湾版巧虎展示与使用感受

转眼间菜菜也到了可以开始早教的年纪，然而市场上的早教产品多种多样，该如何选择呢？

家有菜宝·2023-07-28 12:12

下厨的快乐

这是洗好的菜菜品一：蒜苔、木耳、彩椒炒得蒜苔准备：葱，蒜末，彩椒切成细条切好，蒜苔切好，木耳洗净做菜：热锅，放油（可以多放点），放蒜苔木耳，然后放酱油炒，炒差不多五分钟放切好的彩椒，注意❤️不要放水，炒蒜苔放水就不好吃了

七月上_f406·2023-07-28 10:18

赖人自由：B站自动签到小教程

hey,这里是梦中小城小站，欢迎访问(ง•̀_•́)ง~前言你是不是经常看到阿B上大佬有6级的bulingbuling的6级大神牌，可是菜菜不懂发视频或者不想发视频怎么才能拥有这个布灵铭牌呢？

梦中小城·2023-07-26 22:35

白话机器学习笔记（一）学习回归

最小二乘法定义模型表达式：fθ(x)=θ0+θ1xf_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xfθ(x)=θ0+θ1x（常用θ\thetaθ表示未知数、fθ(x)f_\theta(x)fθ(x)表示含有参数θ\thetaθ并且和变量xxx相关的函数）目标函数假设有nnn个训练数据，那么它们的误差之和可以这样表示，这个表达式称为目标函数。E(θ)=12∑i=1n(y(i)−fθ(x(

WangXinmingg·2023-07-26 22:47

白话机器学习笔记（三）评估已建立的模型

模型评估在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数fθ(x)f_\theta(x)fθ(x)，然后根据训练数据求出了函数的参数θ\thetaθ。如何预测函数fθ(x)f_\theta(x)fθ(x)的精度？看它能否很好的拟合训练数据？我们需要能够定量的表示机器学习模型的精度，这就是模型的评估。交叉验证回归问题的验证把获取的全部训练数据分成两份：一份用于测试，一份用于训练。前者来评估模型。一般

WangXinmingg·2023-07-26 22:47

白话机器学习笔记（二）学习分类

分类用图形来解释，把他想象为有大小有方向带箭头的向量。设权重向量为www，虚线为使权重向量称为法线向量的直线。直线的表达式为：w⋅x=0w\cdotx=0w⋅x=0(两个向量的内积)也可写为：w⋅x=∑i=1nwixi=w1x1+w2x2=0w\cdotx=\sum\limits_{i=1}^nw_ix_i=w_1x_1+w_2x_2=0w⋅x=i=1∑nwixi=w1x1+w2x2=0w⋅x=∣

WangXinmingg·2023-07-26 22:14

淘菜菜和美团优选哪个质量好？怎么选择？

在各类购物平台中，淘菜菜和美团优选是两个备受欢迎的食品购物平台。消费者在选择购买食品时，常常会面临这样一个问题：淘菜菜和美团优选哪个质量好？

万弧导师呀·2023-07-26 19:23

江淮官话儿歌《上学堂》

（外婆念的版本，如有不同意见，欢迎交流）媪母糖，舅母糖送我家小宝上学堂学糖果，架苹果苹果香，架生姜生姜辣，架宝塔宝塔高，架大刀大刀快，好切菜菜又嫩，好点灯灯又亮，架和尚和尚不会念经，架把小鬼小鬼不会踏车

奇奇读书·2023-07-25 23:27

安徽特色菜和美食小吃介绍

徽菜菜系又称"徽帮"、"徽州风味"，是中国八大菜系之一。

美味菜·2023-07-25 17:29

spring中bean实例化的三种方式 -- Spring入门（二）

作者菜菜一枚，文章中如果有记录错误，欢迎读者朋友们批评指正。（博客的参考源

东离与糖宝·2023-07-25 03:12

吃出幸福感

豌豆浓汤先借我最喜欢的美食博主菜菜今天的这道“落花流水春去也”开个头。今天是春季的最后一个节气“谷雨”，这也算是道应景菜。

Sunnie_Yu·2023-07-23 14:50

视觉场域营造之旅1910

受菜菜邀请，加入了“第五届中国互联网大学生创新创业大赛”视觉场域营造小组。接到邀请时还不清楚未来的两天两夜自己会和小伙伴一起经历什么。

王南希_精彩视界·2023-07-22 05:43

菜菜花社区简报（6-18）

行情概述btc价格又回到了之前的整理空间，从日线级别上看，对比之前的高点和低点，震荡幅度与力度都在同步缩小。btc昨天回落到9250附近快速反弹，目前强支撑9400美元依旧没有跌破，跌破可以尝试追空。短期来看依然没有方向，这种无方向走势给了CM在期货市场制造波动收割散户的机会。如果非要在高位找一个运行规律，只能依照之前高点进行两个五浪的分割，即上升五浪后接调整五浪，那么从浪型走势幅度来看，上升的走

_苏格拉熊·2023-07-22 02:33

年前减重15天之第八天

羊肉蔬菜菜豆腐肉丸，每样都吃了，热乎乎的，真是舒服又好吃。加餐：烤红薯1个，太香啦！晚餐：煮蔬菜和豆腐。橙子、柚子。下午，妹妹给我送来了咯吱盒，这可是小时候的过年菜啊！很久没有吃了。

摇曳de珊瑚·2023-07-21 15:02

从阿里的User Interest Center看模型线上实时serving方法

这里是「王喆的机器学习笔记」的第二十九篇文章。最近写书的时候在总结一些深度学习模型线上serving的主流方法。

王喆的机器学习笔记·2023-07-21 06:21

机器学习笔记

神经元神经网络的基本模型是神经元，神经元的基本模型就是数学中的乘、加运算：神经元神经网络两层的神经网络（一个隐藏层）更进一步地，过激活函数以提高表现力的神经元模型：常用的激活函数有:relusigmoidtanh损失函数loss计算得到的预测值与已知答案的差距：均方误差MSE自定义损失函数：根据问题的实际情况交叉熵CE（CrossEntropy）反向传播训练中，以减小loss值为优化目标，有梯度下

微雨旧时歌丶·2023-07-20 15:27

醒悟（2）

图片来源于网络菜农买菜菜市场里大家都在买菜菜农们也都在喊新鲜的菜一位小伙子急忙忙的走到一位老菜农面前给我称一斤菠菜拿一颗白菜随手递给菜农二十元钱老菜农找给小伙子零钱后小伙子数都没数装进兜里拿起菜就打算走老菜农数了一下手里的钱连忙喊住小伙子钱找错了再给你一元小伙子接过钱说了声谢谢您另一个菜农说找都找了人都走了喊他干啥老菜农说我们讲的就是信誉整个菜市场都知道老菜农实在大家买他的菜也从不讲价他的菜每天也

快写手侠客·2023-07-20 10:28

菜鸟季丨职场新人找工作，大公司好还是小公司好？

今天菜菜就带同学们来了解一下大公司和小公司那些不为人知的小秘密！帮助同学们更好的进行判断。

菜鸟季·2023-07-20 02:22

机器学习笔记--xgboost核心思想

今天给大家讲xgboost，这是一个非常优秀的算法，在各大回归类的人工智能竞赛中，经常可以在榜首看到这个算法的身影。前面我们已经讲了决策树，提升树（BoostingDecisionTree）是迭代多棵决策树来共同决策，当采用平方误差作为损失函数的时候，每一棵树学习的是之前所有树之和的残差值，残差=真实值-预测值。比如A的年龄是18岁，第一棵树的预测值是13岁，与真实值相差了5岁（就是我们说的残差）

weixin_39210914·2023-07-19 23:10

比饭店的还好吃的电饭煲红烧肉

红烧肉是一道著名的大众菜肴，热菜菜谱之一。以五花肉为制作主料，选用肥瘦相间的三层肉来做。红烧肉的烹饪技巧以砂锅为主，肥瘦相间，香甜松软，入口即化。

寻味时光·2023-07-19 20:27

机器学习笔记（2-4）--林轩田机器学习基石课程

Non-SeparateData当我们不知道数据集是否线性可分时，我们采用贪心的算法，构建modifiedPLA.ModifiedPLA:和普通的PLA不同的是，它在选点时采用随机的方法，并且采用贪心的思想，保存当前最好的w_t.好不好的标准在于造成的错误点数是否更少。直到运行时间足够久后才停止算法。

数学系的计算机学生·2023-07-19 16:14

c语言修炼第一章—初识C语言（1.2）

一起跟随着菜菜酱的步伐继续开始c语言修炼之旅吧！在前面一章我们修炼到了注释。现在让我们一起来回忆一下注释的相关用法吧！

是菜菜酱吖·2023-07-19 11:31

c语言修炼第三章--结构体

欢迎继续和菜菜酱学习c语言呐！之前菜菜酱有事所以耽误啦，废话不多说，让我们一起开始今天的学习叭！3.1结构体的含义以及语法3.1.1结构体含义结构是一些值的集合，这些值称

是菜菜酱吖·2023-07-19 11:29

苏大强的表情包，被刷屏啦！

基本上每天10点一到菜菜都会乖乖地混迹在追剧第一线简直是追剧追到废寝忘食痘痘都冒了好几颗然后这个眼袋都是戏的演了半辈子戏不怎么红的老戏骨倪大红终于红了因为在剧中作妖都成精了有位叫马里奥小黄的网友将苏大强制作成插画表情包迄今为止单苏大强表情包这条微博已经有

菜菜菜菜xin·2023-07-19 10:15

下载torch的小记录

太久没看过代码，花了一天才把torch下载回来，菜菜┭┮﹏┭┮离线下载，piplist成功了(87条消息)OSError:[WinError127]找不到指定的程序、“caffe2_detectron_ops.dll

爱吃橘子-·2023-07-18 01:28

D78+5组菜菜《干法》读书笔记

爱分享的Amy菜菜·2023-07-17 23:13

吴恩达机器学习笔记（5）—— 神经网络

又摸鱼摸了好久，终于开学了，不能再摸鱼了，这学期课都是嵌入式开发方面的，我给自己的电脑买了个新硬盘装了Linux，不再像以前在虚拟机里小打小闹了，折腾了好几天的新系统，现在有时间写新的笔记了。这次给大家带来的是神经网络，比较难，我可能写的也不是太明白，就看看吧。非线性假设其实神经网络是一个很古老的算法，不过在很长的一段时间内受计算机的机能所限，这个算法没有太大的进展。直到了现在，计算机的飞速发展，

机智的神棍酱·2023-07-17 06:15

python 分类变量转为哑变量_机器学习笔记——哑变量处理

在机器学习的特征处理环节，免不了需要用到类别型特征，这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。通常根据模型的需要，类别型特征需要进行哑变量处理，即按照特征类别进行编码，一般一个类别为k的特征需要编码为一组k-1【避免引起多重共线性】个衍生哑变量，这样就可以表示特征内部所有的类别(将其中基准比较类设为0，当k-1个哑变量都为0时，即为基准类)。这种哑变量的编码过程在R和Python中的有成熟的

weixin_39664477·2023-07-17 01:59

感恩日记第122天~感恩的力量

感恩先生一路开车送我们回家一路的愉悦的心情让我们坐车很舒服感恩先生脾气越来越好恩先生对我们非常的友善感恩先生不辞辛劳为我们付出2,感恩楼下小卖部优惠蜜蜜的怡宝的水，赶左邻右舍的小卖部对我们非常的眷顾经常给我们水果果蔬菜菜水好多好多优惠的东西谢谢您谢谢左邻右舍谢谢无形的能量

mbb蜜蜜·2023-07-16 21:35

可解释机器学习笔记（一）——可解释性

可解释性可解释性定义可解释性包含的性质可解释性方法分类自解释or事后可解释解释方法的输出特征概要统计量(FeatureSummaryStatistic)特征概要可视化(FeatureSummaryVisualization)模型内部(ModelInternal)数据点(DataPoint)代理模型特定于模型(Model-specific)or模型无关(Model-agnostic)局部(Local

小白成长之旅·2023-07-16 18:11

机器学习笔记之变分自编码器(一)模型表示

机器学习笔记之变分自编码器——模型表示引言回顾：高斯混合模型变分自编码器——概率图视角介绍总结引言本节将介绍变分自编码器(VariationalAutoEncoder,VAE)。

静静的喝酒·2023-07-16 15:18

机器学习笔记之卡尔曼滤波(一)动态模型基本介绍

机器学习笔记之卡尔曼滤波——动态模型基本介绍引言回顾：动态模型动态模型的相关任务卡尔曼滤波介绍引言本节从动态模型开始，介绍卡尔曼滤波(KalmanFilter)。

静静的喝酒·2023-07-16 15:18

深度学习笔记之Transformer(八)Transformer模型架构基本介绍

机器学习笔记之Transformer——Transformer模型架构基本介绍引言回顾：简单理解：Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq模型架构与自编码器自注意力机制Transformer

静静的喝酒·2023-07-16 14:15

一辈子很长，不要委屈自己。

菜菜说，跟男朋友在一起的第二年，习惯了生日、情人节没有礼物也没有祝福；习惯了在需要陪伴的时候孤身一人；习惯了偶尔的倾述成了男友眼里的

Kevin是一个老师·2023-07-16 06:35

机器学习笔记 - 探索PaddlePaddle框架的对象检测、分割和关键点检测

一、PaddlePaddle简述PaddlePaddle（PArallelDistributedDeepLEarning）是百度于2016年发布的开源深度学习框架。它为各种机器学习任务提供了统一的平台。但是最近的基准测试显示PaddlePaddle是潜在的领跑者，其基准速度超过了其更知名的竞争对手。PaddlePaddle与PyTorch或Tensorflow的基准比较PaddlePaddle中提

坐望云起·2023-07-16 03:49

感恩日志

午餐是饺子，晚餐是韭菜菜盒子稀饭、凉皮、甑糕。感谢爸爸让我一回家就能吃上热乎饭以及陪伴一吃饭、聊天。爸爸还把家里需要打扫的地方都打扫的很干净。有家人的陪伴是世界上最好最幸福的生活。

MissHe的小宇宙·2023-07-15 20:59

机器学习笔记——假设空间与归纳偏好

一，假设空间学习过程是一个在所有假设组成的空间，即假设空间中进行搜索的过程。搜索目标是找到与训练集“匹配”的假设。举个例子：这里要学习的目标是“好瓜”。暂且假设“好瓜”可由色泽，根蒂，敲声这三个因素完全确定。于是，我们学得的将是“好瓜是某种色泽，某种根蒂，某种敲声的瓜”这样的概念。图1.1直观地显示出了这个西瓜问题的假设空间。需要注意的是，现实问题中我们常面临很大的假设空间，但学习过程是基于有限样

章小幽·2023-07-15 06:06

机器学习笔记 - 深度学习在网球运动分析上的应用

一、简述观看网球比赛时，您可以根据中间或角落的发球次数、球的深度、向左或向右的偏好来自动丰富视图，具体取决于球员所处的位置。此类统计数据可以通过Hawk-Eye、IBMSlamtracker等工具提供。Hawk-Eye是一个复杂的系统，由多达10个高速摄像头组成，能够高精度跟踪球、获取其真实位置并显示任何弹跳的重建。IBMSlamtracker，一个提供实时分数和统计数据（每个点15到25个参数）

坐望云起·2023-07-14 12:45

机器学习笔记：随机森林

1集成学习集成学习通过构建多个学习器采用加权的方式来完成学习任务一般来讲，多个学习器同属于一种模型，比如决策树，线性模型，而不会交叉用多种模型为了保证集成学习的有效性，多个弱分类器之间应该满足两个条件准确性：个体学习器要有一定的准确性，这样才能有好的效果多样性：学习器之间要有一些差异，完全相同的几个学习器集成起来后几乎不会有提升2随机森林随机森林是集成学习中Bagging方式的代表采样多组训练集，

UQI-LIUWJ·2023-07-13 22:32

淘菜菜可以送货上门吗？淘菜菜送货上门怎么收费？

7月21日，淘菜菜向平台所有“团长”推广免费送货上门功能。“团长”可以选择0元-50元不等的5个起送金额以及100米-2公里不等的上门范围，开通免费送货上门服务，其团点会被打上“送货上门”的外显标识。

百佣专注省钱·2023-07-13 21:05

机器学习笔记 - 理解机器学习可解释性的重要性

一、可解释性为什么重要人工智能领域的几乎所有研究都集中在更好的架构、超越基准、新颖的学习技术上，或者在某些情况下只是建立具有十亿、百亿个参数的巨大模型。可解释机器学习的研究相对较少。媒体中人工智能的日益普及和复杂性只会使可解释性的情况恶化。在一些高风险领域，如金融和医疗保健，数据科学家通常最终使用更传统的机器学习模型（线性模型或基于树的模型或者模型等）。这是因为，模型解释其决策的能力对业务非常重要

坐望云起·2023-07-13 20:25

云仙子：居家抗疫札记

今日，想蒸韭菜菜卷，这个不需要发面，但见先生犹犹豫豫，说话吞吞吐吐：“还是烙吧，用电饼铛烙得更好吃。”那就听掌柜的吧。和面、淘韭菜，已经没有蒜苗了，凑合吧。

云仙子2·2023-06-23 12:09

肉肉来了新伙伴

新伙伴，蚕豆苗，叫菜菜，因肉肉而生，也最后因肉肉而死，因为是喂肉肉的最后一张是肉肉去当模特，学生写的童话故事，肉肉真棒图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App

我要吃肉肉就要吃肉肉·2023-06-23 00:37

加码淘特&淘菜菜，阿里M2C模式发力下沉市场

文|刘少德当众多年轻人鳞次栉比地前往北上广深等超一线城市追逐自己梦想的时候，一个特殊的现象却发生了：越来越多的新经济、新消费品牌和新流行文化开始在二三线、甚至更加下沉的三四线城市诞生。一个典型的例子是喜茶起家于广东江门，蜜雪冰城起家于郑州的城中村，三只松鼠诞生于安徽芜湖，韩都衣舍则发迹于山东济南。除此之外，最近大火的乐队“五条人”来自于广东汕尾的一个叫海丰的县城，李子柒走红是在四川绵阳的大深山里，

新商业评论·2023-06-23 00:17

SpringMvc拦截器入门

作者菜菜一枚，文章中如果有记录错误，欢迎读者朋友们批评指正。（博客的参考源码可以在我主页的资源里找到，如果在学习的过程中有什么疑问欢迎大家在评论区向我提出）五、拦截器入门1.拦

东离与糖宝·2023-06-21 18:13

原生家庭的自卑与超越

我开始并不关注与评价姥姥姥爷的生活方式，因为壮壮和菜菜同龄关系，奶奶与他们二老就有了些交集。于是对于他们才有了更多的了解。

小菜姑娘·2023-06-20 20:18

机器学习笔记 - 学习图像生成模型在医疗行业用例的思路

一、概述合成图像生成是使用算法或模拟来替换真实世界数据创建新图像的过程。与数据隐私、有限的数据可用性、数据标签、无效的数据治理、高成本以及对大量数据的需求相关的挑战正在推动使用合成数据来满足各行各业对人工智能解决方案的高需求。人们对使用深度学习的医疗诊断系统越来越感兴趣。然而，由于专有和隐私原因，对公众的数据访问非常有限，从而导致公众在这一研究领域的贡献有限。同样，在没有专家注释和准确元数据的情况

坐望云起·2023-06-20 10:46

作猪猪女孩的第二天

来来￣￣)σ柳絮里的野草莓ớ₃ờ减肥是妹纸变美的最大天敌，美丽就是吃出来哒~~~＾3＾早餐午餐午餐重点来了，看￣￣)σ饭团酸辣粉￣￣)σ连筷子上的菜菜都是爱你的，剪神马肥，菜菜这么可爱赶紧吃掉它ớ₃ờ(

玄韦·2023-06-20 09:30

机器学习笔记 - 基于MobileNetV2的迁移学习训练关键点检测器

一、下载数据集StanfordExtra数据集包含12000张狗的图像以及关键点和分割图图。GitHub-benjiebob/StanfordExtra：12k标记的野外狗实例，带有2D关键点和分割。我们的ECCV2020论文发布的数据集：谁把狗排除在外？3D动物重建，循环中期望最大化。https://github.com/benjiebob/StanfordExtra数据集下载

坐望云起·2023-06-20 06:44

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