高级机器学习第21页

【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

高级的追女生方法：要做到“反内耗”，还要“消耗对方”

追女生这一件事儿，双方是“敌对”关联，男生处于“攻击”位置，女生处于“防御”位置男生要想追到女生，就需要提升她的防御，这很像打游戏破关一样要想保证这一点，有一个高級的方式：暗流涌动，男生在“反窝里斗”的与此同时，还需要保证“耗费另一方”男生要保证“反窝里斗”，目地便是：要储存本身的整体实力，也有，让追女生越来越更为轻轻松松在追女生的全过程中，男生一直会顾忌许多事儿，例如：猜测女生对自身的观点？担忧

男魅情感·2024-08-26 00:20

图与树的基本概念

目录引言图与树结构的重要性图的基本概念图的表示方式图的遍历算法树的基本概念树的定义与性质树的遍历二叉树与多叉树的概念图与树的高级应用最短路径算法最小生成树算法总结与应用综合实例分析引言在计算机科学的世界中

小魏冬琅·2024-08-26 00:47

＜电子幽灵＞前端第二件：CSS进阶笔记上

CSS进阶笔记上CSS进阶笔记上介绍简介约定规范CSS选择器高级用法选择器:组合选择符

靈镌sama·2024-08-26 00:14

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

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

借题《黑神话悟空》,聊聊UE5 游戏开发中基本的 C++ 概念

编程可以帮助创建更复杂的游戏机制，因此成为一名高级C++程序员是任何认真的独立游戏开发人员的必备条件。何时使用C++编程而不是虚幻的可视化编辑器进行游戏开发？涉及关键性能需求C++通常比蓝图更快。

代号0408·2024-08-25 23:37

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

Maven深度解析：Java项目构建

本文将深入探讨Maven的各个方面，从基本概念到高级应用，帮助读者全面理解并有效利用Maven

杰哥的编程世界·2024-08-25 20:52

好省app一个月赚几万是真的吗？好省靠谱吗？

听说，好省可以每个赚不少钱，月入过万不是问题，这是针对高级团长的，普通人是拿不到这么多钱的。下面，我们来看看本站提供的详细介绍。

高省APP·2024-08-25 20:34

C语言家教记录（八）

C语言家教记录（八）导语指针的高级应用动态分配、使用、释放链表指向指针的指针指向函数的指针流和文件流文件操作变量和格式化io总结和复习导语本次授课的内容如下：指针的高级应用，流和文件辅助教材为《C语言程序设计现代方法

C_eeking·2024-08-25 19:16

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

薛之谦又要火了？

图片发自App一直挺喜欢《火星情报局》这个栏目，众明星精彩的演出总是令我捧腹大笑，局长汪涵自不必说，主持界的大咖，睿智而幽默，副局长薛之谦和郭雪芙，高级特工杨迪、刘维、钱枫、田源、沈梦辰等众多高级特工，

水来水往·2024-08-25 18:37

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

Java笔试面试题之多线程补充考点总结

高级并发控制：ReadWriteLock和StampedLock的深入比较和具体使

工程师老罗·2024-08-25 17:03

Java笔试面试题之多线程偏门考点总结

线程安全的高级概念：锁降级（LockDowngrade）

工程师老罗·2024-08-25 17:03

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

SQL教学: MySQL高级数据操作--深入理解DML语句的技巧与策略

今天，我们将进一步深入探讨DML语句的高级用法，包括合并查询、索引使用、锁机制以及性能优化等方面的内容。这些技巧和策略将帮助你在实际工作中更加高效地处理数据。

李小白·2024-08-25 16:59

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

《玩出来的百科》书评

其中分为三个阶段，每个阶段又分为基础级和提高级，共六本书，分别是《认知大百科》、《游戏大百科》和《手工大百科》。

lydia爱书影音·2024-08-25 16:18

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

mac 查看是否安装 python

edu.51cto.com/video/4102.htmlhttps://edu.51cto.com/video/3502.html如何在Mac上检查是否安装了PythonPython是一种广泛使用的高级编程语言

掘金翻译计划·2024-08-25 16:26

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

数据分析方法概括

一定要以目标为导向，并不是手法越高级就越好。能用简单分析的就不需要使用大数据挖掘。）一、描述性数据分析方法描述性数据分析可以用一言蔽之”一句话描述数据“

wujingwin·2024-08-25 15:52

钟楚曦当不了大明星，顶多就是个高级网红

高级脸钟楚曦，下一个范冰

阳光麓好·2024-08-25 15:16

儿子开学了

中原焦点团队张海萍高级四期山西晋中坚持分享第807天2020年5月9日周六儿子开学了。接到开学的消息后，儿子虽然也会在嘴上挂着“妈妈，我不想去学校。”

小海儿2·2024-08-25 15:15

【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

走错了没关系

杨绛先生说过：最高级的惩罚就是沉默，最矜持的报复就是无视。少在烂事上纠缠，少为不值得的人生气，让自己活的高贵一点，学会放下，才能更好的前行。这个世界看似纷繁复杂，其实本质，却还是你一个人的世界。

屿姝·2024-08-25 15:04

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

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

【爬虫入门知识讲解：正则表达式】

而是一套独立于编程语言，用于处理复杂文本信息的强大的高级文本操作工具。

无敌开心·2024-08-25 10:48

Python 爬虫入门（十二）：正则表达式「详细介绍」

正则表达式的基本组成元素2.1特殊字符2.2量词2.3位置锚点2.4断言2.5字符集2.6字符类2.6.1基本字符类2.6.2常见字符类简写2.6.3POSIX字符类2.6.4组合使用三、正则表达式语法规则四、高级特性

blues_C·2024-08-25 09:14

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

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

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

concisedistinct·2024-08-25 09:10

Cargo: Rust的包管理和构建工具

本文将介绍Cargo的原理、基础使用、高级使用以及其主要优点。

Aaron_945·2024-08-25 08:08

9月学美女这样穿：优雅显高级！

自带高级感的它，可以与任意下装搭配组合，穿出了不同

泰安秋子·2024-08-25 08:32

【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

【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