速通机器学习第3页

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

Spring AI简单使用

GPT_API_freeAI框架之SpringAI与SpringCloudAlibabaAI使用讲解超级详细SpringAI+ChatGPT（java接入OpenAI大模型）SpringCloudAlibabaAI速通版

NaughtyBo·2025-03-08 01:40

uniapp websocket实现数据实时更新

什么是websocketWebSocket是Html5定义的一个新协议，与传统的http协议不同，该协议可以实现服务器与客户端之间全双工通

jonychen1·2025-03-08 01:38

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。

萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。

萧鼎·2025-03-07 19:31

【星云 Orbit•STM32F4】14. 定时器进阶：通用定时器

初学成兴会自融，定时努力器必通。博客重心在工程框架和代码思路，配置步骤，需要读者常思考，勤动手。“手把手”是高中阶段的老师喂知识模式，都大学了，换个自己想要的方式，不读高四高五了。

智木芯语·2025-03-07 17:12

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价

AI天才研究院·2025-03-07 17:08

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。

爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB

·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯基础练习全解答案+解析共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2401_84139963·2025-03-07 16:26

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

芯昇XS9922B：四通道多合一模拟高清解码器国产芯片对标TP

1.1概述XS9922B是一款4通道模拟复合视频解码芯片，支持HDCCTV高清协议和CVBS标清协议，视频制式支持720P/1080P高清制式和960H/D1标清制式。芯片将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化，视频解码以及2D图像处理之后，转化为YCbCr，并以MIPICSI接口传输给主控编码芯片。XS9922B内嵌高音质音频Codec，集成了3-CHMIC输入、2-CHLineIn输入和1

AUTO_15019947865·2025-03-07 14:49

雷军：卖车的成功来得有点猝不及防；微信聊天记录上线“瘦身”新功能；阿里发布全新推理模型QwQ-32B | 极客头条

整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！

极客日报·2025-03-07 14:48

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统

程序员Linc·2025-03-07 12:00

数字组合（信息学奥赛一本通-1291）

【题目描述】有n个正整数，找出其中和为t(t也是正整数)的可能的组合方式。如：n=5,5个数分别为1,2,3,4,5，t=5；那么可能的组合有5=1+4和5=2+3和5=5三种组合方式。【输入】输入的第一行是两个正整数n和t，用空格隔开，其中1≤n≤20,表示正整数的个数，t为要求的和(1≤t≤1000);接下来的一行是n个正整数，用空格隔开。【输出】和为t的不同的组合方式的数目。【输入样例】55

Doopny@·2025-03-07 12:59

学生行为习惯画像可视分析平台

学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 11:12

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法

飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

1扎实的数学基础，熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。

飞300·2025-03-07 10:57

紫微玄机速run~

钮钴禄·爱因斯晨·2025-03-07 10:25

华为OD-不限经验，急招，机考资料，面试攻略，不过改推，捞人

超星(学习通)-Java后端一面网易互娱40min（感觉是G了）一篇不太像面经的面经2023总结，前端大二上进小红书秋招面经第一波海康红外图像算法实习（微影）面经测试工程师社招-测试面试题大厂在职傻屌。

2301_79125642·2025-03-07 10:54

基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现

Echo_Wish·2025-03-07 10:47

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

全国首个高速公路5G-A通感一体基站在宁开通测试

7月18日，江苏移动南京分公司联合南京市交通建设投资控股（集团）有限责任公司（以下简称南京交通集团）、南京聚变航天信息科技有限公司，共同完成了全国首个高速公路5G-A通感一体基站部署和低空管理场景的开通测试

NewsMash·2025-03-07 07:17

QT事件----QPaintEvent绘图事件，QwheelEvent鼠标滚轮事件等；用事件自定义按键；QT事件过滤器。

2.窗口大小改变时：当用户改变窗口的大小时，窗口的内容通

都教授_·2025-03-07 06:38

爬虫技术结合淘宝商品快递费用API接口（item_fee）：电商物流数据的高效获取与应用

通

JelenaAPI小小爬虫·2025-03-07 01:18

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。

知来者逆·2025-03-07 00:39

【第十二天打卡】一月速通C语言。字符串。

第十二天字符串字符串常用函数（库函数string.h)案例昨天学习了C语言中最难也是最重要的指针，今天进行字符串的学习。字符串字符串在计算机底层是以字符串数组的形式存储的。示例：#includeintmain(){//1.字符数组加上双引号定义字符串charstr1[4]="abc";printf("%s\n",str1);//在底层，实际存储的时候，C语言还是会帮我们把字符串“abc”转换成字符

雾霭云烟罢了·2025-03-07 00:37

【Gaussian Model】高斯分布模型

检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中

HP-Succinum·2025-03-07 00:36

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接

MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB

电子科技圈·2025-03-06 23:56

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

Go 1.24 新特性一览

速升级，提升Go应用效率与安全！文章目录语言特性更新泛型类型别名(GenericTypeAliase

·2025-03-06 23:16

机器学习平台系列（一） - 初探 Jupyter Notebook 认证机制

最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制（认证）以及如何实现多租户，以便集成到公司的云平台，进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。

窝窝和牛牛·2025-03-06 22:45

XS9933,四通道多合一同轴高清解码芯片

关键特征：1、960H@25/30，720P@25/30/50/60，1080P@25/30，3M/4M@25/30，5M@20/25，6M@20，4K@12.5/15，制式可扩展2、BT656x2//BT1120x13.3V（1.8V）1.1VXS9933是4通道模拟复合视频解码芯片方案，支持HDcctv高清协议和CVBS标清协议，最高支持4路4K@15fps。XS9933将接收到的高清模拟复合

IC15110264988·2025-03-06 22:44

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

跨平台日志库 log4cpp ：使用指南

可配置性：可以通

恋恋西风·2025-03-06 21:05

2025全球机器学习技术大会即将召开：汇聚全球AI顶尖专家，共话未来技术趋势

由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」（MLSummit2025）将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。

·2025-03-06 18:36

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