2.0机器学习

【人工智能学习思维脉络导图】

4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络
AK@·2024-02-22 23:44

什么是机器学习

随着科技的飞速发展，机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从语音识别到图像识别，机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。
瑞瑞大大·2024-02-20 23:01

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概
生物信息与育种·2024-02-20 23:04

雷卯有多种封装3.3V的ESD DIODE供您选择

HDMI2.0静电滤波保护方案方案优点：HDMI2.0本方案采用多路集成器件防护,可
Leiditech_·2024-02-20 23:23

what is web 2.0

WhatIsWeb2.0DesignPatternsandBusinessModelsfortheNextGenerationofSoftwarebyTimO'Reilly09/30/2005Theburstingofthedot-combubbleinthefallof2001markedaturningpointfortheweb.Manypeopleconcludedthatthewebwa
iteye_20954·2024-02-20 23:52

基于Docker搭建hdfs分布式实验环境

理论知识DockerDocker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。
dejiedoor·2024-02-20 22:38

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式
机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

【C进阶】通讯录2.0（文末附原码）

通讯录2.0前言一、枚举二、动态内存（一）更改初始化（二）更改ADD（三）销毁内存空间（四）修改qsort函数三、文件操作（用fr
2022horse·2024-02-20 22:59

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解
空木幻城·2024-02-20 21:08

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
RIKI_1·2024-02-20 21:07

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习
亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。
小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。
小 明·2024-02-20 21:02

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

资讯｜WebGPU必将成为Web生态的新未来！

它可以为沉浸式虚拟世界、交互式数据可视化、高级功能的图像和视频编辑、物理仿真、机器学习等提供支持，所有这些都可以在浏览器中运行。同时，WebGP
·2024-02-20 21:40

Big Three

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
大傻羊·2024-02-20 20:26

分享两个版本的数字孪生技术栈，都是AI回答的，较为精准

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智
贝格前端工场·2024-02-20 20:40

扫盲：什么是webGPU，和webGL对比哪些优点？

它基于OpenGLES2.0标准，
贝格前端工场·2024-02-20 20:08

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

自监督学习(SSL)是基于Transformer的预训练语言模型的支柱，该范例涉及解决有助于建模自然语言的预训练任务(PT)。本文将所有流行的预训练任务放在一起，以便我们一目了然地评估它们。SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码）

专栏导读作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法

专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir·2024-02-20 20:31

第3.2章：Doris-2.0数据导入——Compaction机制

目录一、Compaction概述1.1LSM-Tree概述1.2Compaction概述1.3Rowset数据版本1.4Compaction优点1.5Compaction问题1.5.1Compaction速度低1.5.2写放大问题1.6Compaction调优1.6.1业务侧1.6.2运维侧二、Compaction执行方式2.1VerticalCompaction2.1.1概述2.1.2原理2.2
爱吃辣条byte·2024-02-20 20:30

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据
清木!·2024-02-20 20:00

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。
suoge223·2024-02-20 20:28

网站常见的反爬手段及反反爬思路

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习
在猴站学算法·2024-02-20 20:58

HTTP 2.0新特性

HTTP2.0在应用层跟传送层之间增加了一个二进制分帧层，从而能够达到在不改动HTTP的语义，HTTP方法，状态码，URI以及首部字段的情况下，突破HTTP1.1的性能限制，改进传输性能，实现低延迟和高吞吐量在上图所示
枫之木落·2024-02-20 19:03

http2.0新特性

在HTTP2.0上，客户端和服务器可以把HTTP消息分解为互不依赖的帧，然后乱序发送，最后再在另一端把它们重新组合起来。
UNDERCOVERj·2024-02-20 19:32

HTTP特性

大家好我是苏麟,今天说说HTTP特性.资料来源:小林coding小林官方网站:小林coding(xiaolincoding.com)到目前为止，HTTP常见到版本有HTTP/1.1，HTTP/2.0,HTTP
踏遍三十六岸·2024-02-20 19:30

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai·2024-02-20 19:47

xtu oj 1170 ICPC 2.0

题目描述ACM/ICPC比赛涉及的知识点非常多，一个队伍三个人需要能够互补。一个队伍某个知识点的高度是三个人中水平最高的那个人决定。现在给你三个人的每个知识点的水平情况，请计算一下这个队伍的水平。输入存在多个样例。每个样例的第一行是一个整数N(3≤N≤100)，表示所有知识点的个数。以后三行为每个人每个知识点的水平情况。水平用A到E表示，一共5级，A最强，E最弱，依次递减。输出每个样例输出两行，第
且听风吟ayan·2024-02-20 19:30

进制 2.0

题目描述n!进制是指每i位的权值是(i+1)!,每一位的系数为0~i+1。比如n!进制的21=2*2!+1*1!=5。给你一个10进制数，求其n！进制的值。输入每行一个10进制的整数n,0≤n≤3,628,799。输出每行输出一个样例的结果。样例输入01101003628799样例输出011204020987654321AC代码#includeinta[20]={};voidinit(){inti
且听风吟ayan·2024-02-20 19:30

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。
AI Dog·2024-02-20 18:17

Google Earth Engine（GEE）——1981年至今全球逐日降水数据集（最终版）

CHIRPS：气候灾害组红外降水站点数据（版本2.0最终版）气候灾害组红外降水与站数据(CHIRPS)是一个30多年的准全球降雨数据集。
此星光明·2024-02-20 18:14

EL 表达式

个人对这部分的内容级别定义为：“看看就行”EL表达式JSP2.0的最重要特性就是表达式语言（EL），EL的目的是帮助程序员编写无脚本的JSP页面。
Gambler_Tu·2024-02-20 18:05

人工智能专业python论文毕设方向推荐

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！
DanCheng-studio·2024-02-20 18:40

视野 | OpenSearch，云厂商的新选择？

|最流行的全文搜索引擎Elasticsearch是一款广泛使用的开源分布式全文搜索引擎，源于ApacheLucene[1]，许可证为Apache2.0。由于出色的搜索引擎、高扩
RadonDB·2024-02-20 17:02

Elasticsearch 与 OpenSearch：开源搜索技术的演进与选择

在2010年以Apache2.0开源协议发布后，Elasticsearch迅速成为全球最受欢迎的企业搜索引擎。
铭毅天下·2024-02-20 17:00

文本分类算法能够应用于哪些领域？真实项目场景介绍

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，
思通数科x·2024-02-20 17:48

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

MFPS Mobile

MFPSMobile是流行的MFPS2.0多人第一人称游戏模板的专用版本，针对移动设备上的无缝性能进行了优化。它具有专用的移动输入控制系统，使其成为面向移动平台的开发人员的方便而高效的选择。
mayzhengxi·2024-02-20 17:38

深度学习与机器学习的关系

深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

用机器学习方法重构期货商品板块

用机器学习方法重构期货商品板块阿岛格参考专栏：低门槛搭建个人量化平台https://www.zhihu.com/column/c_1441014235068944386摘要金融市场商品期货的板块分类，通常根据不同交易所
阿岛格·2024-02-20 16:48

人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测

代码下载：基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip资源-CSDN文库1研究背景1.1.研究背景与意义目前随着人们生活水平的不断提高，对于中医主张的理念越来越认可，对中医的需求也越来越多。在诊断中，中医通过观察人的舌头的舌质、苔质等舌象特征，了解人体内的体质信息从而对症下药。传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察，仅仅通过这种人工诊断不但需要消耗大量人力，而且诊断的结果往往受医生经验和主观判断影响，甚
博士僧小星·2024-02-20 16:35

机器学习---强化学习

1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
三月七꧁ ꧂·2024-02-20 16:26
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