零基础实战机器学习第22页

《价值投资实战手册》读书笔记（四）

2.巴菲特的继承与思考1)巴菲特的财富轨迹1951年1月，认识洛里默。戴维森，买入GEICO股票350股，总投入10282美元。占其全部身份的75%。1952年，上涨50%，卖出。19岁，全部身家9800美元；1950年，看《聪明的投资者》；1951年，毕业；1954年，格雷厄姆-纽曼基金上班，月薪1000美元；1956年，格雷厄姆退休；26岁，巴昔特身价14万美元的自有资金。（17.4万美元）。

菩提c·2024-08-26 01:44

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

fpga图像处理实战-图像旋转

FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/2512:56:19//DesignName://ModuleName:img_rotate//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies:////Revis

梦梦梦梦子~·2024-08-25 23:13

fpga图像处理实战-RGB与HSV互转

HSV颜色模型HSV（Hue,Saturation,Value）颜色模型是一种常用的色彩表示方式，特别适用于图像处理、计算机图形学和色彩选取工具中。它通过将颜色的表示从传统的RGB（红、绿、蓝）模型转换为更符合人类视觉感知的方式来描述颜色。以下是HSV模型的三个主要分Hue（色调，H）：色调表示颜色的种类，通常用角度来表示，范围从0°到360°。在HSV模型的色轮中：0°代表红色，120°代表绿色

梦梦梦梦子~·2024-08-25 23:43

fpga图像处理实战-白色顶帽变换

白色顶帽白色顶帽（WhiteTop-HatTransform），又称顶帽变换，是一种形态学操作，主要用于突出图像中比周围区域更亮的细节。它特别适用于从复杂背景中提取亮区域或对象。白色顶帽操作在图像处理中的应用广泛，特别是在医学图像、工业检测和其他需要增强特定亮区域的应用中。基本原理白色顶帽变换是通过将图像进行开运算（OpeningOperation）后，再从原始图像中减去开运算的结果来实现的。开运

梦梦梦梦子~·2024-08-25 23:43

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

深入理解Python中的面向对象编程（OOP）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

步入烟尘·2024-08-25 23:12

零基础小白分享营养师报考经验

声优配音圈·2024-08-25 23:30

fpga图像处理实战-开运算

先腐蚀后膨胀FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/2222:00:36//DesignName://ModuleName:top//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies:////Revisi

梦梦梦梦子~·2024-08-25 23:38

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow在Python中的使用非常广泛，因为Python是机器学习和数

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择

盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

【网盘登录】扫码登录为什么会触发安全验证？登录参数分析！

百度网盘扫码登录实战文章参考https://blog.csdn.net/qq_15895655/article/details/141186135（1）网页端的安全登录设计很多大型网站都有登录限制。

Karle_·2024-08-25 17:34

腾讯技术官发布Python零基础就业宝典，不用再怀疑人生了

近几年来，互联网行业变化非常大，除了龙头企业的更替，“裁员潮”“失业潮”也不断掀起，尤其是对于年纪太大的程序员真的是不太友好。但是，根据数据统计表明，自2018来，学习IT行业的人不减反增，更有不少其他行业的人转学转行。那为什么现在越来越多的人转行了呢？从实际上来看，互联网IT门槛低、薪水多，没有太多的限制，这些因素致使现在的年轻人开始往这个行业内跳。确实，IT行业无需太多人脉、资历，是改变自己未

AGI大模型阿南·2024-08-25 17:59

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

公众号赚钱秘籍：多种模式深度解析，助您实现商业化成功

本文将对公众号赚钱模式进行深度解析，并提供实战指南，帮助您了解各种赚钱模式的优劣势，以及如何选择适合自己的模式并取得成功。1.原创内容变现原创内容变现是公众号赚钱的常见模式之一。

浮沉导师·2024-08-25 16:24

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

知识融入预训练+小样本学习的实战解析

一概述7月8日，中文语言理解权威评测基准CLUE公开了中文小样本学习评测榜单最新结果，阿里云计算平台PAI团队携手达摩院智能对话与服务技术团队，在大模型和无参数限制模型双赛道总成绩第一名，决赛答辩总成绩第一名。中文语言理解权威评测基准CLUE自成立以来发布了多项NLP评测基准，包括分类榜单，阅读理解榜单和自然语言推断榜单等，在学术界、工业界产生了深远影响。其中，FewCLUE是CLUE最新推出的一

阿里云技术·2024-08-25 16:26

【Vue3 从入门到实战进阶式掌握完整知识体系】014-探索组件的理念：父子组件如何通过事件进行通信

5、父子组件如何通过事件进行通信子组件调用的方法让父组件处理子组件调用父组件的方法来改变父组件的数据。子组件无法改变父组件传过来的数据，可以通过此方法请求父组件来进行改变！hellovueconstapp=Vue.createApp({data(){return{count:1}},methods:{//在这里写一个handleAddOne()方法handleAddOne(){this.count

訾博ZiBo·2024-08-25 16:46

macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。

weixin_39897267·2024-08-25 16:26

Python爬虫教程第二篇：进阶技巧与实战案例

Python爬虫教程第二篇：进阶技巧与实战案例在上一篇教程中，我们学习了Python爬虫的基础概念、基本流程以及一个简单的入门实践案例。

shiming8879·2024-08-25 16:55

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

小琳ai·2024-08-25 15:52

Kubernetes进阶之应用与持久化数据卷备份迁移实践

.Velero基础概述2.Velero工作原理3.Provider插件供应商4.补充说明0x01环境部署1.先决条件2.下载部署Velero3.设置Minio服务器0x02备份迁移实践1.官方示例2.实战容灾恢复

全栈工程师修炼指南·2024-08-25 15:50

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

etcd集群部署实战

文章目录前言安装集群环境添加配置文件启动etcd查看集群状态前言本文使用v3.5.4版本的etcd进行搭建集群演示，仅适用于学习etcd的基本使用。安装通过github网站下载etcd压缩包，解压后将etcd-v3.5.4-linux-amd64目录下的etcd,etcdctl,etcdutl可执行程序复制到/usr/local/bin目录下。查看etcd版本信息：[root@node3~]#et

tree先生·2024-08-25 15:18

焦点中级班开课肖真坚持分享第一天

咨询实战九九法则1、咨询评估，确定是否属于咨询范畴。2、讲清咨询设置，筑起咨询的高速护栏。3、明确咨访角色定位，呈现双专家模式。4、确认咨询目标，明确前进方向。5、万丈高楼平地起，倾听理解是根基。

肖真_6291·2024-08-25 14:26

FastAPI+Vue3零基础开发ERP系统项目实战课 20240824上课笔记循环和函数以及大量的练习

巩固一下假设我们现在想要根据输入月份，判断是哪个季节，怎么做呀？输入1：一月，12月，1月，2月是冬季输入8：八月，夏季作为思考题，有时间就做一下，下节课开始我们先讲这个。#假设我们现在想要根据输入月份，判断是哪个季节，怎么做呀？month=int(input("请输入月份："))ifmonthin[12,1,2]:print("冬天")elifmonthin[3,4,5]:print("春天")

Python私教·2024-08-25 13:07

零基础学配音能挣钱吗

在现代社会中，配音已经成为了一个非常重要的行业。在电影、电视剧、广播、动画等各种媒体中都需要有人来进行配音工作。因此，很多人开始考虑学习配音技能，但他们却不知道普通人学习配音是否有用，以及学习配音是否靠谱。今天我们将来探讨这个话题。配音兼职接单推荐公众号：配音新手圈，声优配音圈，新配音兼职圈，配音就业圈，有声新手圈首先，普通人学习配音是有用的。即使你没有任何相关的专业经验和训练，只要你对声音和语言

配音新手圈·2024-08-25 12:42

vue-cli Failed to download repo vuejs-templates/webapck: Response code 404 (Not Found)

最近一直在学习vue.现在正进入项目实战练习阶段。不过在此过程中，总是为遇见各种各样的问题，报各种各样的错。像上面这个错，一般都是在写命令时写错单词导致的。

张静蕾·2024-08-25 12:32

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

使用PowerShell自动化Windows系统管理任务

文章目录使用PowerShell自动化Windows系统管理任务一、引言二、PowerShell基础1、基础语法2、实战案例：自动化文件备份三、高级功能1、模块化管理2、远程管理3、与其他工具集成四、总结使用

eqa11·2024-08-25 10:53

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”

茗创科技·2024-08-25 10:04

龙清风·2024-08-25 10:30

python读取csv，中文输出乱码的解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-25 10:22

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

数学建模学习（124）:使用Python实现模糊ARAS方法从原理到实战

文章目录1.引言2.模糊ARAS方法原理2.1模糊数的表示3.案例分析：设备采购决策3.1数据来源3.2权重设定3.3数据集3.4Python实现模糊ARAS方法3.5结果分析3.6模糊ARAS的优势3.7应用场景4.总结参考文献1.引言在复杂的决策场景中，决策者往往面对的不仅仅是多个选择（备选方案），还必须考虑多个评价标准（准则）。更为复杂的是，许多准则可能并不是简单的确定值，而是具有模糊性或不

川川菜鸟·2024-08-25 09:13

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

concisedistinct·2024-08-25 09:10

盘点10个真实可靠的赚钱软件有用赶快收藏零基础有手机就能做

赚钱软件这个话题一直都是个经久不衰的话题。而且一些小伙伴在下班后总是有很多的空闲时间，在闲余的时间，很多小伙伴会选择涮涮视频，打打游戏，但是现在社会的压力那么打，与其花那么多时间去打游戏还不如想着在网上怎么找点副业赚钱，那么有什么靠谱的赚钱副业呢？下面来盘点下十个靠谱的赚钱方法你可以点此下载十大良心赚钱软件打不开请访问1在网络兼职平台上找到适合自己的兼职工作，例如做数据录入、文案撰写、设计等等，这

帮忙赚赏金·2024-08-25 08:22

【机器学习】3. 欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离，加权欧式距离

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

pen-ai·2024-08-25 08:34

AutoML原理与代码实例讲解

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

深入解析JVM内部结构及GC机制的实战应用

一、JVM内部结构概述JVM（jdk1.8）的内部结构主要包括以下几个部分：类加载子系统（ClassLoaderSubsystem）运行时数据区（RuntimeDataArea）执行引擎（ExecutionEngine）本地方法接口（NativeInterface）1.类加载子系统负责加载和初始化Java类。它包括三个部分：加载器（ClassLoader）、校验器（Verifier）和解析器（Re

william.zhang(张)·2024-08-25 07:00

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预