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Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的，是动量的意思。动量不是速度和学习率，应该说是类似于加速度。AdaGrad（适应性梯度算法）适应性梯度算法的特点在于：独立地调整每一个参数的学习率。在S

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深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章：第R3周：LSTM-火灾温度预测（训练营内部可读）作者：[K同学啊]任务说明：该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。

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《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

25023-张云云周六下午的一场，没有上午的效果好，几个小伙伴玩儿的正嗨的时候，叫他们来听故事。鑫儿说：“阿姨，我不想听了。”我一脸的尴尬，幸好那4个小朋友都过来坐下了，我赶忙说：“帮阿姨个忙，阿姨有奖励。”鑫儿说：“先给奖励吧。”无奈一人一根棒棒糖。还有个小朋友晚上有课外班，给他做了点儿吃的，边吃边听。所以就出现了下面的场景：图片发自App得出结论：以后如果是同一帮孩子，尽量不讲两场，如果要讲选

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。

27002-范添添图片发自App《当绘本遇见戏剧》讲述了如何把绘本重新创作，以戏剧的方式再现出来。其目的并非培养专业的戏剧人才，而是尝试通过身体来理解故事的内容，仅就这一点而言，是符合具身认知的主张的：强调身体在认知的实现中发挥着关键作用。具身认知的中心含义包括：1、认知的方式和步骤是被身体的物理属性所决定的；2、认知的元概念来自身体；3、认知、身体、环境是一体的，认知存在于大脑，大脑存在于身体，

30012乔春慧图片发自App这是一本我非常喜欢的书，因为这是一本对我非常有意义的书。在我第1次开始亲子阅读的时候，我便选择了这本书，因为他的名气实在太大了，拿到手之后我简直惊呆了，我在想怎么会有一本画风这么奇怪的书还这么火呢，结果我的孩子真的喜欢非常非常的喜欢，我也非常庆幸在我刚开始亲子阅读的时候我就遇到了这本书。要不然的话，如果说我买其他的书，万一孩子不喜欢，我以为孩子真的不喜欢读书了呢。《我

然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。

17003——黄艳红打卡第七天，继续《幸福的种子》――婴儿的图画书。书中提到婴儿平均从出生后的第十个月起就开始注意图画书。这点我是认同的。我记得我女儿在八九个月左右，还不会说话，我买了带图的数字和动物书说给她听，很快她就可以在几张图片中选出正确的。因此有时我在想，如果我在那时就接触到图画故事书该多好啊！但实际上这时给婴儿选图画书，并不是为了要给婴儿看，而是让父母读给婴儿听。松居直先生说：“这个时期

图片发自AppQ：请观察您的孩子有没有在哪个特质上格外显著？比如特别喜欢唱歌跳舞？针对孩子的特点和英文学习进展，来说说您将如何为Ta选择下一步学习内容？A：我家女宝，今年5岁，特别喜欢唱歌跳舞和运动类项目，现在已经持续了半年多的听儿歌和简单英文绘本音频，最近增加高频词学习，主要以我讲为主，感觉输出比较弱，不喜欢说简单句子，只是蹦单词。通过此次课程学习我认为一、多采取游戏和有节奏的歌舞的方式提高兴趣

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76057柳新颖一本有趣的图画书，总会让人特别惦记，这不，孩子一做完作业马上捧起书看得津津有味。一起开启巴巴的冒险旅行今天我们跟随巴巴一起冒险旅行咯！瞧，巴巴国王带着他的王后莎莉丝特乘坐着一个华丽的黄色热气球出发啦。不知道他们的旅途会不会顺利呢？会不会有什么惊奇的故事发生呢？他们会不会遇到危险呢？风景多么美正当巴巴和王后欣赏醉人的风景时，刮来一阵海风，把他们的热气球吹翻了，掉到了一个荒岛上。正如巴

我是贺变红，我来训练营之才口才方面困扰我的问题特别多。

我是香纱，今天是训练营的第16天了，倒计时6天。

【精时力学习日志】本训练营：100天精时力训练营（2020年版）今日主题：8-3[白天]摒弃随时在线学习日期：2020年11月11日1、[进步]今天在课程中的我学+我思+我行：——暖场——①【我学】莹瑜说培养孩子一次只做一件事

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

53.寻宝prim算法prim算法#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intv,e;intv1,v2,val;ifstreaminfile("input.txt");cin>>v>>e;vector>graph(v+1,vector(v+1,INT_MAX));while(e--){cin>>v1>>v2>>val

47005陈倩《绘本有什么了不起》二、三单元中也讲到了我们课堂上学过的绘本的七大细节，还拓展了更多的绘本知识，比如叙事结构和节奏的运用等，让我对它的了解更全面。书中说到：幼儿时期是想象力最丰沛的时期，而想象力是抽象思维的铺垫，通过想象力的发挥，才能让阅读从对图像的外部观看进展为内在思维和感受的心灵活动。这让我想到陪我侄儿看无字书的时候，那时的他3岁，睡前一定要大人陪他看那本书（名字真的忘了），他静

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

代码随想录训练营Day50打卡图论part01一、理论基础DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）在图搜索中的核心区别主要体现在搜索策略上：1、搜索方向：DFS：深度优先，一条路走到黑。

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制Z.心得感受+知识点补充1.ModelCheckpoint讲解函数原型：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

我是一名纸媒自由撰稿人，从去年开始转型写自媒体。2019年年初，曾经参加过弘丹老师关于如何写听书稿的音频课程。那时，就对听书稿有了初步认识。通过一年来自媒体写作，我在写作过程中存在一下三个困惑：1、个人知识面比较窄，很难适应自媒体写作的要求。2、平时读书时，总是读完就忘记了，读书效果不明显。3、没有系统做过读书笔记，写作时当用到某些知识点时，好比是大海老针。鉴于以上三个困惑，加之以前对弘丹老师课程

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

世人是不是都只有遇到了问题时，才会想着去解决，想着去改变，其他人我不清楚，但我进入的沟通训练营里的伙伴们几乎都是。来到这里学到了吗？接下来我带你看看我们训练营里的故事。

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。