零基础学机器学习第18页

程序员学商务英语之Visiting the Factory

Dialogue-1ArrangingaVisit安排参观Iwaswonderingifyouwould/couldlendmeamillionbucks,youknow,I’mtryingtostart/runmyownbusiness.我想知道你是否能够借给我一百万美金，你知道，我正在创业。Takeoffyourtiebeforecooking.做饭前摘掉领带。Whenwilltheplane

李匠2024·2025-03-08 10:45

机器学习在地图制图学中的应用

15230406.2023.2295948#abstractCSDN/2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？

十五境剑修·2025-03-08 09:33

专栏问答：公共数据库发表能发表国际学术期刊吗？能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗？以NHANES数据库为例

无论是基因组学、流行病学，还是药物研发，公共数据库都提供了海量的数据资源，为研究人员节省了大量的时间和成本。

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-08 09:57

素数筛介绍，C++实现

在计算机科学领域，素数也有着广泛的应用，比如在密码学中，RSA加密算法就依赖于大素数的性质来保

非德77·2025-03-08 07:00

生物信息学工作流（Bioinformatics Workflow）：概念、历史、现状与展望？

李升伟整理1.引言生物信息学工作流是指通过一系列计算步骤和工具，对生物学数据进行处理、分析和解释的系统化流程。

lisw05·2025-03-08 06:22

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-08 06:21

小甲鱼零基础入门python教程视频_小甲鱼零基础入门学习python 共96集（含源码+课件+课后习题）百度云盘...

【Python教程】小甲鱼零基础入门学习python共96集（含源码+课件+课后习题）小甲鱼零基础入门学习python共96集（含源码+课件+课后习题）百度云盘下载链接1：http://pan.baidu.com

weixin_39725154·2025-03-08 05:42

python前闭后开_opencv 形态学变换(开运算，闭运算，梯度运算)

形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作(保括膨胀和腐蚀的组合操作)都叫形态学变换。

weixin_39814126·2025-03-08 05:09

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

算力网驱动数字经济多场景融合创新

从技术要素看，光子芯片将计算密度提升3-5个数量级，而量子计算在密码学、分子模拟等领域的突破性进展，为算力网的演进提供了全新可能性。

智能计算研究中心·2025-03-08 03:01

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅴ部分)(第15章)-现代Go编程-项目实战开发(案例7：文件存储与分发系统)

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅴ部分)(第15章)-现代Go编程-项目实战开发(案例7：文件存储与分发系统)文章目录Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅴ部分)(第15章)-现代Go编程

双囍菜菜·2025-03-08 02:21

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。

Tina0898·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

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

利用R语言irr包计算ICC值（组内相关系数）

ICC值是一个较为陌生的概念，在统计学中应用较多，引用百度百科的介绍：组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability

mlhylzqwxli·2025-03-08 01:04

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

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(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

零基础入门Jetson Nano——踩坑系统烧入，软件安装部署

一、简介本文章主要讲述作为小白的我，在零基础入手国产JetsonNano套件，踩坑系统烧入，环境部署，下面是我在最初学习路上遇到的问题，做一个总结，以便来帮助更多的nano小白少走弯路。

Agmage·2025-03-07 23:47

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

人工智能之数学基础：对线性代数中逆矩阵的思考？

本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念，它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-07 22:03

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

c语言实现：输入一个字符串，统计出这个字符串的字符个数

最近开始学遇到的一个小问题先上代码：#include#includeintmain(){charstr[100];intcount=0,i;printf("请输入一个字符串：");gets(str);/

artificiali·2025-03-07 20:17

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

宇宙：一个浩瀚无垠的神秘领域

宇宙的起源与演化根据现代宇宙学的主流理论，宇宙起源于约138亿年前的一次大爆炸。在初始时刻，宇

互联网Ai好者·2025-03-07 19:58

分享4个H5小帮手工具，零基础也能完成！

分享4个h5请帖小助手，零基础也能做！宝子们，最近有个超级好用的工具想要安利给你们！

帖帖小帮手·2025-03-07 19:56

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

【小白福利】MATLAB零基础安装教程（附完整资料包）

1.下载安装，详细步骤在资源包中2.各个版本安装教程在资料包中立即下载完整资料点击获取MATLAB安装包+学习资料本文将手把手教你完成MATLAB完整安装流程，包含5个关键步骤和3个新手必看的注意事项，全程图示指导不翻车！一、准备工作（必看！）从上方链接下载的压缩包需要解压密码CSDN666关闭所有杀毒软件（特别是360/WinDefender）提前准备至少20GB的硬盘空间注意：安装过程中如遇防

python锤锤·2025-03-07 16:59

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

9种分布式ID生成方案，让你一次学个够

一、为什么要用分布式ID？在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？1、什么是分布式ID？拿MySQL数据库举个栗子：在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据

我有一头小花驴·2025-03-07 16:23

HAproxy+keepalived实现高可用

HAproxy+keepalived实现高可用实际环境中，单台负载均衡可能会因为流量太大而down掉，因此通过keepalived来实现容错高可用这个对与学网工的好理解，keepalived本身就是基于

热心市民运维小孙·2025-03-07 13:16

# C零基础入门篇(10.结构体（Struct）详细说明)

##一、结构体概述结构体（Struct）是C#中的一种值类型（ValueType），用于封装一组相关的数据。它类似于类（Class），但具有以下特点：1.**值类型**：结构体是值类型，存储在栈内存中。当创建结构体实例时，会直接分配内存空间。与类（引用类型）不同，结构体的赋值会创建数据的副本，而不是引用。2.**轻量级**：结构体通常用于表示简单的数据结构，例如坐标点、日期等，适合存储少量数据。3

think__deeply·2025-03-07 13:44

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

网络安全一个月能学完吗？多久能入门？

那么，很多人有这样的疑问：网络安全一个月能学完吗？多久能入门？一个月能学完网络安全吗？答案是，全面掌握网络安全是不太可能在一个月内完成的。

老鑫网络安全·2025-03-07 13:37

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

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