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机器学习基础

机器学习（MachineLearning，ML）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机能够通过数据和经验自动改进，而无需明确编程。
dringlestry·2025-02-23 21:50

AI人工智能常见的专业术语

模型（model）：计算机层面的认知学习算法（learningalgorithm），从数据中产生模型的方法数据集（dataset）：一组记录的集合示例（instance）：对于某个对象的描述样本（sample
奇华智能·2025-02-23 19:10

(一)基于车险案例的多模型预测评估、箱线图绘制

因此，基于某车险回访问卷，我们利用sklearn库中各类模型对其进行预测，并展示此案例中各模型预测的表现情况。
renshixinghuo·2025-02-23 18:59

编程小白冲Kaggle每日打卡（14）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞你的第一个机器学习模型

Kaggle官方课程链接：YourFirstMachineLearningModel本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化，让大家更方便地看懂。
AZmax01·2025-02-23 17:26

AI如何预测比赛结果：体育预测技术全解析

一、系统架构设计1.整体架构数据采集层数据处理层模型训练层预测服务层应用展示层2.技术选型Python3.8+TensorFlow/PyTorchScikit-learnPandas/NumpyFlask
翱翔的猪脑花·2025-02-23 17:54

【论文精读】MapTR：用于在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习

论文地址：MAPTR:STRUCTUREDMODELINGANDLEARNINGFORONLINEVECTORIZEDHDMAPCONSTRUCTION源代码：MapTR摘要High-definition
青衫弦语·2025-02-23 14:02

Python的那些事第三十篇：并行计算库在大数据分析中的应用Dask

Dask作为一种开源的并行计算库，通过动态任务调度和分布式计算，能够高效处理超出内存容量的大数据集，并与Python生态系统中的Pandas、NumPy和scikit-learn等库无缝集成。
暮雨哀尘·2025-02-23 13:53

文献阅读 250222-A Robust Causal Machine Learning Approach

InferringHeterogeneousTreatmentEffectsofCrashesonHighwayTraffic:ADoublyRobustCausalMachineLearningApproach
ZzYH22·2025-02-23 13:22

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning
倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

使用Scikit-Learn决策树：分类问题解决方案指南

如何用scikit-learn的决策树分类器解决分类问题1.引言在本教程中，我们将探讨如何使用scikit-learn（sklearn）库中的决策树分类器解决分类问题。
范范0825·2025-02-23 07:36

文献阅读(part2)--Towards K-means-friendly spaces Simultaneous deep learning and clustering

学习笔记，仅供参考文章目录AbstractIntroductionBackgroundandRelatedWorksProposedFormulationOptimizationProcedureInitializationviaLayer-wisePre-Training(通过分层预训练进行初始化)AlternatingStochasticOptimizationExperiments合成数据演
GUI Research Group·2025-02-23 02:33

QSerialPort 总结

utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnP
foxgod·2025-02-23 00:13

ACCFIN5246 Machine Learning in Finance

DataScience&MachineLearninginFinance(ACCFIN5246)CourseProject–Spring20251Instruction(I)Deadline:4March
·2025-02-22 23:49

朴素贝叶斯原理及sklearn中代码实战

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一类基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。它假设特征之间是相互独立的，即在给定目标变量的情况下，每个特征都不依赖于其他特征。尽管这个假设在实际中很难成立，朴素贝叶斯在许多场景下仍表现得非常好，特别是对于文本分类等高维数据的应用。1.贝叶斯定理贝叶斯定理表明给定一个事件发生的条件下另一个事件发生的概率：P(A∣B)=P(B∣A)⋅P(A)P(B){P(A|B)=\
Lewis@·2025-02-22 18:51

Python机器学习库之scikit-llm使用详解

概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。
Rocky006·2025-02-22 15:06

Neat Vision：深度学习NLP注意力机制可视化工具教程

注意力机制可视化工具教程neat-visionNeat(NeuralAttention)Vision,isavisualizationtoolfortheattentionmechanismsofdeep-learningmodelsforNaturalLanguageProcessing
纪亚钧·2025-02-22 11:57

tensorboard使用过程中报错：[Errno 22] Invalid argument

1报错如下所示：D:\code\deep_learning\logs>tensorboard--logdir=traind:\anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init
Jackilina_Stone·2025-02-22 06:48

构建未来课堂——C#教育技术下的学习管理系统(LMS)深度解析与实现

其中，学习管理系统（LearningManagementSystem,LMS）作为连接师生之间的桥梁，扮演着至关重要的角色。
墨夶·2025-02-22 04:32

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。
数据媛·2025-02-21 14:53

sklearn TfidfVectorizer使用教程

文章目录TfidfVectorizer代码解释：TfidfVectorizer得到较长的“词汇”代码解释TfidfVectorizerTfidfVectorizer是scikit-learn库中用于将文本数据转换为
Cachel wood·2025-02-21 03:40

CS 189/289A Machine Learning

CS189/289AIntroductiontoMachineLearningDue:Wednesday,February26at11:59pm•Homework3consistsofcodingassignmentsandmathproblems
·2025-02-21 01:08

CSE 231 Computer Python program

CSE231Spring2025ComputerProject#4LearningobjectivesThisassignmentfocusesonthedesign,implementationandtestingofaPythonprogramthatusescharacterstringsforlookingattheDNAsequencesforkeyproteinsandseeingho
·2025-02-20 22:04

【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》

在传统监督学习需要海量标注数据的困境下，自监督学习（Self-SupervisedLearning）凭借无需人工标注的特性异军突起。
再见孙悟空_·2025-02-20 21:24

CSE 231 Computer Python program

CSE231Spring2025ComputerProject#4LearningobjectivesThisassignmentfocusesonthedesign,implementationandtestingofaPythonprogramthatusescharacterstringsforlookingattheDNAsequencesforkeyproteinsandseeingho
·2025-02-20 21:57

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。
还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

在监督学习中，给定带标签的数据，算法尝试学习从输入到输出的映射关系；无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构；强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia
快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

六、soul源码学习-SpringCloud项目本地运行

self二、搭建SpringCloud项目示例代码:https://github.com/wyc192273/soul-learn-project/tree/main/sofa-demo搭建了简单的SpringCloud
caihuayuan4·2025-02-20 10:09

sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵

文章目录ConfusionMatrixDisplay详细解释更多定制化ConfusionMatrixDisplayConfusionMatrixDisplay是scikit-learn库中用于可视化混淆矩阵的一个实用工具
Cachel wood·2025-02-20 09:03

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习与医疗影像分析深度学习（DeepLearning）是一种基于人工神经
Echo_Wish·2025-02-20 07:48

正则表达式regex

工具网站：RegExr:Learn,Build,&TestRegEx正则表达式（RegularExpression,Regex）是一种强大的字符串匹配工具，广泛用于文本搜索、数据处理和输入验证等场景。
GotoMeiben·2025-02-20 05:29

GSND 5345Q, Fundamentals of Data Science

Homework4GSND5345Q,FundamentalsofDataScienceDueWednesday,February19th,2025Nowitstimetopracticewhatwehavelearnedinclassandlearnevenmore
·2025-02-20 00:52

基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入（DSA）的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计
长安程序猿·2025-02-19 07:01

强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。
AndrewHZ·2025-02-19 01:07

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别STF（SupervisedFine-Tuning）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）
钟小宇·2025-02-18 18:11

阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记

前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications
饮长安千年月·2025-02-18 18:08

机器学些|实战?

机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！
dami_king·2025-02-18 17:02

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。
小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。
StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。
AI天才研究院·2025-02-18 05:53

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态
AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

书籍：SecretsOfMachineLearning:HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd
·2025-02-18 00:37

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章 采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候，最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论，“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后，你有一个获胜的局面，但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
idol_watch·2025-02-17 22:16

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

在《Python图像处理实战》一书中，作者主要介绍了如何用Python图像处理库（如PIL、python-opencv、Scipy等），机器学习库（scikit-learn）和深
天飓·2025-02-17 18:35

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
IT古董·2025-02-17 14:57

【机器学习】多元线性回归

最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo
T0uken·2025-02-17 14:26

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations
X_taiyang18·2025-02-17 13:44

宇树G1嵌入式软件架构及技术实现

Opensourcedatacollection:https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperateOpensourcelearningalgorithms
爱吃青菜的大力水手·2025-02-17 10:55

Vue + Spring Boot 项目实战项目简介

参考https://learner.blog.csdn.net/article/details/88925013githubhttps://github.com/Antabot/White-Jotter
程序员琛琛·2025-02-17 06:16

Anaconda3 介绍和安装

它集成了大量常用的科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等），并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能，适合快速部署和管理复杂的开发环境。
gorgor在码农·2025-02-16 23:25
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