2.0机器学习第64页

【6Q学习修*修自我八经句】打卡第15天

韩彩霞20201124（20200222第2.0版）[语音][太阳]【6Q总原则】角色亮清+6Q三赢+精益求精[太阳]【6Q信念】生命的本质：是向上的，是向善的；是喜悦的，是创造的；是绽放的，是和谐的！

韩彩霞_3f48·2024-01-26 11:56

详解模式2.0现代金控

金赢客2021年度市场政策（邀请码95101437）一，活动时间:2021年7月1日至2022年6月30日二，商户签约费率交易类型贷记卡交易借记卡交易银联云闪付微信/支付宝商户费率0.58%+30.50%/20封顶0.35%0.35%商户费率商户入网90天内贷记卡优惠费率055%+3。金赢客2021年度市场政策·三、活动政策(服务费版)服务费版机具价格150元/台150元/台商户服务费激活奖励10

空杯子real·2024-01-26 11:45

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

说明机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。

北航程序员小C·2024-01-26 10:43

机器学习算法(一)

一、线性回归线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。

几两春秋梦_·2024-01-26 10:40

Tomcat与Apache区别

热爱技术的小陈·2024-01-26 10:38

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

DeFi和FinTech有什么不同？

FinTech（金融科技）主要是通过机器学习（MachineLearning）和人工智能（ArtificialIntelligence），去做更好的预测和判断。FinTech的核心是信用。

MoonDEX_·2024-01-26 10:01

理智很乏味清醒最孤独·2024-01-26 09:27

6-24班会如何阅读感受

自从加入2.0共读一本书一起写读后感，一群人为了团队的荣誉为了更好的成长自己，有些人积极主动完成，有

盈莹876862·2024-01-26 08:36

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖

茗创科技·2024-01-26 08:22

Hadoop YARN 在快手的应用实践与技术演进之路

yarn的背景yarn大家都比较熟悉了，是从Hadoop1.0分离到2.0的比较重要的特性，把原来的jobtracker集中式调度变成yarn的二级调度，解决集群扩展性的问题。

yoku酱·2024-01-26 08:32

MWORKS.Syslab 如何统一 Julia、C/C++、Python 乃至 MATLAB —— 解密多语言统一的底层机制

年轻理科生们的口中逐渐出现了诸如“调参侠”“调包小子”“炼丹师”等新潮的调侃词语，这些来自机器学习/深度学习领域的“梗”在社交网络中逐渐扩散，让人们不禁感叹科学计算已经成为了炙手可热的“显学”。

同元软控·2024-01-26 07:57

机器学习没那么难，Azure AutoML帮你简单3步实现自动化模型训练

AutoML是AzureDatabricks的一项功能，它自动的对数据进行清理和特征工程并使用数据尝试多种算法和参数来训练最佳机器学习模型。

AI普惠大师·2024-01-26 07:55

机器学习模型性能的常用的评估指标总结1-12

评估指标的总结机器学习模型评价的指标有很多，本文给出了其中一些主要的指标：准确率（Accuracy）：正确预测的样本数占总样本数的比例。https://editor.csdn.net/md/?

Algorithm_Engineer_·2024-01-26 07:24

realsence 455 查看左右摄像头

没成想，这个455的左右摄像头是红外的步骤安装sdk：IntelRealSenseSDK2.0–IntelRealSenseDepthandTrackingcameras尽量在win上安装，ubuntu

犟小孩·2024-01-26 07:24

实习日志2（活字格调用服务端向百度ai发接口请求）

试了一下前端获取token，失败，报错：AccesstoXMLHttpRequestat'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'fromorigin'http

༺鸣翊༻·2024-01-26 06:20

[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之鸢尾花(Iris)数据集介绍，数据可视化和使用案例

鸢(yuān)尾花(Iris)数据集介绍鸢【音：yuān】尾花（Iris）是单子叶百合目花卉，是一种比较常见的花，而且鸢尾花的品种较多，在某个公园里你可能不经意间就能碰见它。鸢尾花数据集最初由EdgarAnderson测量得到，而后在著名的统计学家和生物学家R.AFisher于1936年发表的文章「Theuseofmultiplemeasurementsintaxonomicproblems」中被

老狼IT工作室·2024-01-26 06:11

[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例

糖尿病(diabetes)数据集介绍diabetes是一个关于糖尿病的数据集，该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。该数据集共442条信息，特征值总共10项,如下:age:年龄sex:性别bmi(bodymassindex):身体质量指数，是衡量是否肥胖和标准体重的重要指标，理想BMI(18.5~23.9)=体重(单位Kg)÷身高的平方(单位m)bp(bloodpressur

老狼IT工作室·2024-01-26 06:11

机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

1.首先要做的内容本章以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为1，不出现为0），尺寸为100×1。为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：收集更多的数据，让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本基于邮件的路

清☆茶·2024-01-26 06:10

第二章多变量线性回归

在机器学习中，多维特征通常用于训练模型进行分类、回归或聚类等任务。在处理多维特征时，需要注意一些问题。首先，有些特征之间可能存在相关性，这会导致模型过拟合。

清☆茶·2024-01-26 06:09

【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的？

当我初次看见“正则化”三个字的时候，我简直头疼。在我的理解里“正则”还是Python中用在字符串处理的re正则库呢！怎么加一个“化”字就看不懂了！听我给你慢慢道来。一、正则化中的“正则”是个啥玩意儿？正则化（Regularization）中的“正则”这个词来源于英文术语“regularization”，直译成中文即“规范化”或“正规化”。这里的“正则”并不是指严格意义上的“规则”或“规律”，而是指

小oo呆·2024-01-26 06:08

支持向量机(Support Vector Machines, SVM)

本文转载自：https://github.com/apachecn/MachineLearning支持向量机概述支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)：是一种机器学习算法。

Zziven·2024-01-26 06:02

第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：机器学习

传奇开心短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文短博文目录一、项目目标二、OpenCV机器学习介绍三、OpenCV支持向量机示例代码四、OpenCV支持向量机示例代码扩展五

传奇开心果编程·2024-01-26 06:02

机器学习——Support Vector Machines支持向量机模型

学习目标：1·了解什么是SupportVectorMachines；Introduction：首先明确，支持向量机模型是解决分类问题的非常好的一个工具。为了方便理解，我们给出如下实例：在上图中有两组不同的散点，如果我们要去判断某一个点属于粉色还是蓝色，我们的判断依据是什么？首先可以想到，通过分割平面的方法把平面分成两部分，这些点落在哪一个平面就属于哪一类。那么问题又来了，我们如何去确定这一条线呢？

Alphoseven·2024-01-26 06:57

机器学习：多元线性回归闭式解（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据"""self.theta=None#训练权重系数self.

捕捉一只Diu·2024-01-26 06:26

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

在KNN和其他机器学习算法中，常用的距离计算公式包括欧氏距离和曼哈顿距离。两个向量之间，用不同的距离计算公式得出来的结果是不一样的。欧氏距

you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

前出深入-机器学习

文章目录一、K近邻算法1.1先画一个散列图1.2使用K最近算法建模拟合数据1.3进行预测1.4K最近邻算法处理多元分类问题1.5K最近邻算法用于回归分析1.6K最近邻算法项目实战-酒的分类1.6.1对数据进行分析1.6.2生成训练数据集和测试数据集1.6.3使用K最近邻算法对数据进行建模预测1.6.4对新数据进行分类二、广义线性模型2.1线性模型的一般公式2.2通过数据集绘制2.2.1查看系数和截

代码浪人·2024-01-26 05:21

AI数字人的出现为创作带来无限可能，数字化时代的文学与艺术迎来变革

人工智能技术正以极快的速度改变着人们的生活和工作方式，其应用不仅局限于数据分析、机器学习等领域，而最近的一项突破则引起了全球的广泛关注——AI数字人。

广州硅基技术官方·2024-01-26 05:09

人工智能(AI)技术应用：解锁未来的无限可能

通过大数据分析和机器学习，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，缩短治疗时间，提高治疗效果。

广州硅基技术官方·2024-01-26 05:38

2018-11-28 机器学习打卡

05课机器如何学习有监督学习SupervisedLearning：有标签label无监督学习UnsupervisedLearning：无标签06课三要素数据向量空间模型VSM，x特征向量Featurevector,y标签模型可以看做函数，通过训练数据得到。算法有监督为主：损失函数（LossFunction）L（y,y’）=L(y,f(x))：针对一个数据代价函数（CostFunction）J（th

Rackar·2024-01-26 04:36

特征工程自动化如何为机器学习带来重大变化

摘要：机器学习中最重要的领域之一是特征工程，却被严重地忽视了。这个重要领域中最成熟的工具就是Featuretools，一个开源的Python库。

城市中迷途小书童·2024-01-26 04:17

快速上手！LLaMa-Factory最新微调实践，轻松实现专属大模型

1.为什么要对Yuan2.0做微调？Yuan2.0（https://huggingface.co/IEITYuan）是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型，该模型拥有优异的数学、代码能力。

浪潮圈·2024-01-26 04:38

Docker(harbor)镜像仓库搭建

docker基础教程一，docker简介1.Docker是PaaS提供商dotCloud开源的一个基于LXC的高级容器引擎，源代码托管在Github上,基于go语言并遵从Apache2.0协议开源。

wn_96·2024-01-26 03:13

Docker基本管理

1.容器的概念Docker是一个开源的应用容器引擎，基于go语言开发并遵循了apache2.0协议开源。Docker是在Linux容器里运行应用的开源工具，是一种轻量级的“虚拟机”。

lelelele798·2024-01-26 03:10

毛亮-01days_裂变增长实验室2.0

图片发自App产品:系统清洁方案，看似简单平凡的工作，想要把它做好确是不容易。准备从提升形象、提升合格率、降低人力、提升管理能力这些点来引导客户。

毛亮_baa1·2024-01-26 03:32

HCIP-BGP实验1

.r1上有两个环回分别为192.168.1.0/24和192.168.2.0/24只允许学到汇总和1.02.r7上有两个环回172.16.1.0/24和172.16.2.0/24要求全部宣告，但是只有2.0

969库库库·2024-01-26 02:54

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html

Rainysong·2024-01-26 02:52

【Spark】pyspark 基于DataFrame使用MLlib包

另外，根据Spark文档，现在主要的Spark机器学习API是spark.ml包中基于DataFrame的一套模型。1ML包的介绍从顶层上看，ML包主要包含三大抽象类：转换器、预测器和工作流。

beautiful_huang·2024-01-26 02:37

我的2023年的总结

年初，我意识到AI和机器学习已经成为不可逆转的趋势，尤其是在自然语言处理和图像识别领域。因此，我决定深入学习这些技术，并将其应用到我的日常工作中。我开始系统地学习深度学习框架

编程千纸鹤·2024-01-26 00:48

02 深度学习介绍【动手学深度学习v2】

自然语言处理：语言->符号计算机视觉：在一个图片里可以帮你做一些处理->图片很难用符号解释->使用概率模型深度学习：是机器学习的一种、可以做自然语言处理、计算机视

不安全的安保·2024-01-26 00:15

不断学习不断成长

今年的暑假，我有幸参加了2019兴成长计划—兴成长4班·教育信息化2.0信息素养提升班的学习。

前郭434武爽·2024-01-26 00:19

Type-C平板接口协议芯片介绍，实现单C口充放电功能

但是，在使用Type-C接口的平板电脑上，如何实现单C口充电、放电和USB2.0数据传输呢？下面我们将从技术角度对这个问题进行详细解答。

Legendary_008·2024-01-26 00:32

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

1.自动语音识别（ASR）领域介绍自动语音识别（ASR）领域的重大突破在过去几年中取得了显著进展，以下是一些关键的发展和里程碑：深度学习的引入：2012年前后，随着深度神经网络（DNN）在语音识别领域的应用，准确率有了显著提高。相较于传统的GMM-HMM模型，DNN能够更好地捕捉复杂的语音模式。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用：CNN在声学建模上显示出优势，能够捕获局部特征；而

科学禅道·2024-01-26 00:26

PyTorch的衍生资源

以下是PyTorch发展过程中的几个关键里程碑事件：2016年：PyTorch于2016年首次发布，作为一个基于动态计算图的开源机器学习库，它提供了自动微分功能，并强调代码可读性和灵活性。

科学禅道·2024-01-26 00:23

易效能2.0- 90践行第七周的周检视

一、健康:三好学生+冥想好好吃饭：本周早餐也都是在家里烧，晚上在家的时候，也煲了个汤；在外面吃时，也会尽可能营养均衡。好好睡觉：日均睡眠6个小时14分钟了，这周的日均睡眠有增加，晚上日均在11点左右入睡，早上5:20醒来，离我的晚十早五目标进了一小步。一周睡眠好好运动：本周的运动，因为上周五摔伤，周三之前都没有锻炼，周三去尝试了瑜珈，问题不是很大，所以周四进行了10000步的徒步，接下来继续坚持！

柳美姿·2024-01-25 23:35

【基础配置】Python2/Python3并存安装配置教程

它可以应用于多种领域，如Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、科学计算、自动化测试等。Python由GuidovanRossum于1989年底发明，目前已成为世界上最流行的编程语言之一。

晚风不及你ღ·2024-01-25 23:26

C++实现定积分运算

doublea,doubleb,intnum_intervals){doubleh=(b-a)/num_intervals;//计算每个小区间的宽度doubleresult=(func(a)+func(b))/2.0

ღCauchyོꦿ࿐·2024-01-25 23:44

Day 1322：架构师训练营学习总结（w13）

本周主要讲了Spark流计算、数据分析和机器学习。Spark的主要特点是DAG切分多阶段计算、内存存储中间结果、RDD的编程模型。RDD是Spark的核心概念。

kafkaliu·2024-01-25 22:18

【dpdk】qat-getting-started-guide-with-dpdk-v2.0

文章目录参考文档1.QATdriverinstallation1.1.Installationusingkernel.orgdriver1.2.**Bind**ingtheavailableVFstothevfio-pcidriver1.2.1.ForanIntel(R)QuickAssistTechnologyDH895xCCdevice1.2.2.ForanIntel(R)QuickAssis

Henry Patch·2024-01-25 22:25

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。t-SNE通常用来在二维或者三维空间中可视化复杂数据集。简单来说，t-SNE试图发现数据集中的样本在原始高维空间中距离的概率分布，然后再去低维空间中重建这种概率分布。我们通过t-SNE将高维空间中的数据点嵌入到了低维空

加百力·2024-01-25 22:38

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