6.机器学习

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError
浪九天·2025-03-17 11:08

一篇文章带你学完Java所有的时间与日期类

类构造方法获取日期和时间信息的方法设置日期和时间信息的方法2.Calendar类主要特点和功能常用方法1.获取当前日历对象2.获取日历中的某个信息3.获取日期对象4.获取时间毫秒值5.修改日历的某个信息6.
MHP小喇叭·2025-03-17 11:08

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们
努力的小雨·2025-03-17 11:04

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来
云策量化·2025-03-17 10:29

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks
@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。
@金色海岸·2025-03-17 09:54

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习
码事漫谈·2025-03-17 09:48

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。
kkchenjj·2025-03-17 08:11

金融时间序列分析（Yahoo Finance API实战）

这里写目录标题金融时间序列分析（YahooFinanceAPI实战）1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.GPU加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算
闲人编程·2025-03-17 06:24

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

这些用例设计题，你在面试时遇到过吗？

功能测试点赞功能：1.点击点赞按钮，是否可以成功点赞，并显示点赞图标和微信昵称；2.点赞成功后是否可以取消点赞；3.没有网络情况下是否可以点赞；4.点赞成功后是否可以评论；5.是否按照点赞顺序进行排序；6.
bug管理者·2025-03-17 04:13

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-03-17 03:02

《Python 环境配置指南：pip 安装与常用命令大全（附代码示例）》

3.检查pip是否安装4.安装pip5.常用pip命令1)安装包2)升级包3)卸载包4)查看已安装的包5)导出与安装依赖6.配置国内镜像源7.虚拟环境管理8.总结9.参考文档1.前言在Python开发中
细水长流者·2025-03-17 03:01

如何在github上参与开源项目

2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。
这个懒人·2025-03-17 03:00

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。
柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习
xdpcxq1029·2025-03-17 01:19

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。
进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

Webpack 前端性能优化全攻略

减少构建范围3.输出质量优化3.1代码分割3.2TreeShaking3.3压缩优化4.运行时性能优化4.1懒加载4.2预加载4.3资源优化5.高级优化策略5.1持久化缓存5.2模块联邦5.3性能分析6.
北辰alk·2025-03-16 21:15

Java直通车系列43【Spring Boot】（断路器Hystrix）

目录断路器（Hystrix）1.基本概念2.工作原理3.主要功能场景示例1.项目准备2.添加依赖3.启用Hystrix4.定义服务调用方法并添加Hystrix注解5.在控制器中调用服务方法6.测试断路器
浪九天·2025-03-16 20:13

热门AI创作助手推荐【第一期】

2.机器学习和数据分析：人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域，帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉：人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
量子星澜·2025-03-16 20:11

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例
嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

Android手机中各类安全相关知识总结

6.学习资源7.总结Android手机作为全球使用最广泛的移动操作系统
数据知道·2025-03-16 18:57

如何快速写开题报告？

一般而言，开题报告包括以下六个部分的内容：1.研究背景和意义2.文献综述3.研究提纲及预期贡献4.研究进度5.拟采用的研究方法、手段及采取的措施6.可能遇见
我是宝库·2025-03-16 18:27

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。
游戏乐趣·2025-03-16 17:23

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则
代码的建筑师·2025-03-16 17:51

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

Webpack vs Rollup vs Parcel：构建工具深度对比

2.3Parcel使用示例3.性能对比3.1构建速度3.2输出质量4.生态系统4.1插件生态4.2学习曲线5.适用场景分析5.1Webpack适用场景5.2Rollup适用场景5.3Parcel适用场景6.
北辰alk·2025-03-16 16:42

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。
是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

手把手教你学AUTOSAR（10.1）--AUTOSAR 组件的配置与集成实例

创建系统包3.添加软件组件（SWCs）3.1创建TemperatureSensorSWC3.2创建ACControlSWC4.配置通信接口4.1连接端口5.配置ECU资源5.1创建ECU资源包5.2分配资源6.
小蘑菇二号·2025-03-16 13:21

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。
真智AI·2025-03-16 13:49

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能
罗博深·2025-03-16 11:35

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。
木子算法·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI
2401_86114612·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。
Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

基于AI算法实现的情感倾向分析的方法

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法
程序员奇奇·2025-03-16 10:28

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨
喵了个AI·2025-03-16 10:27

Node.js--exports 对象详解：用法、示例与最佳实践

基础示例：使用exports导出对象文件名：math.js（JavaScript）3.在另一个文件中使用require进行导入文件名：app.js（JavaScript）4.运行程序5.exports的限制6.
还是鼠鼠·2025-03-16 08:15

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
SomeB1oody·2025-03-16 08:13

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
林聪木·2025-03-16 06:59

操作符详解

OK，那就让咱们进入正题吧@目录一.操作符分类二.各类操作符介绍1.算数操作符2.移位操作符3.位操作符4.1赋值操作符4.2复合赋值符5.单目操作符6.关系操作符7.逻辑操作符8.条件操作符9.逗号表达式
知困勉行的Allen·2025-03-16 05:58

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。
樟松·2025-03-16 05:27

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？
无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。
kkchenkx·2025-03-16 04:17

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。
trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。
热爱电气·2025-03-15 23:07

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

Linux系统crontab定时任务用法详解

文章目录1.crontab语法格式示意图2.开机自启命令3.定时执行实例命令4.不生效的可能原因5.执行日志检查方法6.在线配置检验工具参考资料1.crontab语法格式示意图crontab修改方式指令编辑
驯龙高手_追风·2025-03-15 21:53
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