PYTHON_机器学习第14页

机器学习相关书籍源码链接(基于Python+Tensorflow2)

m0_37773168·2025-06-14 01:55

机器学习 vs 深度学习：区别与应用场景全解析

机器学习vs深度学习：区别与应用场景全解析系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录机器学习vs深度学习：区别与应用场景全解析摘要引言技术原理对比

layneyao·2025-06-14 01:25

AI+遥感应用深度报告：气候变化监测中的CV技术突破点（人工智能丨智慧农业丨机器学习丨计算机视觉丨深度学习丨神经网络）

一、技术价值量化公式解析技术价值=（监测精度的1.2次方×时空分辨率）÷计算成本×预测提前量的自然对数公式要素定义（5级量化标准）：指标定义分级标准（1-5分）监测精度温度/降水等参数测量误差1分:误差>5%；2分:3%-5%；3分:1%-3%；4分:0.5%-1%；5分:30天×100km；2分:15天×50km；3分:7天×25km；4分:1天×10km；5分:小时级×1km计算成本单节点年运

唐宇迪（学习规划+技术答疑）·2025-06-13 23:12

核方法、核技巧、核函数、核矩阵

核方法（KernelMethods）和核技巧（KernelTrick）是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。

第六五签·2025-06-13 23:40

Conda安装和使用(ubuntu,mac,windows)

Conda简介Conda是一个跨平台的开源包管理器和环境管理器，最初由Anaconda开发，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算等领域。它不仅支持Python，还支持其他编程语言如R。

code-ranger·2025-06-13 22:31

10、动态学习调度算法与多层感知器模型用于心脏病预测系统

数据挖掘和机器学习技术为心脏病预测提供了新的可能性。通过利用大规模和多样化的数据集，研究人员可以开发出更加准确和可靠的预测模型。

丛越·2025-06-13 19:15

AI集成运维管理平台的架构与核心构成解析

Gartner在2016年首次提出AIOps（ArtificialIntelligenceforITOperations）概念，指出通过整合大数据和机器学习能力，可以实现IT运维管理的智能化升级。

Guheyunyi·2025-06-13 19:10

利用Flink在大数据领域实现实时推荐系统

·2025-06-13 15:11

机器学习——numpy逻辑回归（手写数字识别）

二分类——识别1、7importnumpyasnpimportstructimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromPILimportImagefromsklearn.utilsimportgen_batchesnp.random.seed(2022)train_image_file='./案例/05-手写数字识别/train-images-idx3-ubyt

非零因子·2025-06-13 15:08

机器学习中的Python常用库（Numpy, Pandas, PIL, Matplotlib）

1.Numpynumpy（NumericalPython的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。其部分功能如下：ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的

m0_74811578·2025-06-13 14:36

机器学习四剑客：Numpy、Pandas、PIL、Matplotlib 完全指南

在机器学习领域，这四个Python库构成了数据处理和可视化的核心工具链。

摘取一颗天上星️·2025-06-13 14:31

商业版授权相亲交友软件开发打造同城社交软件

·2025-06-13 12:56

机器学习速成课程----数据准备

目录在7天内使用Python进行数据准备。第1课：数据准备的重要性第2课：通过插补填充缺失值第3课：使用RFE选择特征第4课：使用规范化缩放数据第5课：使用热编码（One-Hot）转换类别第6课：使用kBins将数字转换为类别第7课：使用PCA进行降维在在7天内使用Python进行数据准备。数据准备涉及将原始数据转换为更适合建模的形式。数据准备可能是预测建模项目中最重要的部分，也是最耗时的过程，尽

oceanstonetree·2025-06-13 12:21

智能投顾多因子策略优化：借助AI人工智能实现弯道超车

智能投顾多因子策略优化：借助AI人工智能实现弯道超车关键词：智能投顾、多因子策略、人工智能、因子筛选、机器学习、策略优化、量化投资摘要：本文从智能投顾的核心——多因子策略出发，结合人工智能技术（如机器学习

·2025-06-13 11:16

Anaconda 基础教程

Anaconda是一个开源的Python和R语言的发行版本，致力于为数据科学、机器学习、大数据处理和科学计算提供便利的包管理和环境管理工具。它包含了conda包管理器和超过1500个数据科学常用的库。

·2025-06-13 10:05

Hummingbird库：将机器学习模型转换为深度学习模型

引言随着深度学习在各个领域的广泛应用，研究人员和工程师开始探索如何将传统的机器学习模型（如决策树、随机森林等）转换为可以在GPU上高效运行的神经网络模型。

萧鼎·2025-06-13 10:34

8.25 常见机器学习模型的介绍

8.25常见机器学习模型的介绍Hey，量化投资的小伙伴们！今天我们要聊的是机器学习模型，这些模型就像是我们量化投资工具箱里的瑞士军刀，多功能且强大。准备好了吗？让我们一起探索这些模型的奥秘！

云策量化·2025-06-13 09:02

机器学习之集成学习算法

2.1思想2.2代表算法2.3API三Boosting方法3.1AdaBoost3.1.1思想3.1.2API3.2GBDT3.2.1思想3.2.2API3.3XGBoost3.3.1思想3.3.2API机器学习算法很多

文柏AI共享·2025-06-13 07:46

机器学习模型——集成算法（一）

集成学习概述：集成学习是一种机器学习方法，它通过组合多个弱学习器来形成一个强学习器，以提高预测性能。以下是一些集成学习的关键点：结合多个学习器：集成学习的核心思想是通过训练多个学习器（基学习器）并结

梦想成为一名机器学习高手·2025-06-13 07:45

机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维

一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率：一种事情发生的可能性，取值在[0,1]之间条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)

TY-2025·2025-06-13 06:41

线性代数导引：实数代数运算

1.背景介绍1.1问题由来线性代数广泛应用于各个科技领域，从工程科学、计算机视觉到机器学习，无处不在。特别是对于计算机科学，无论是在数据处理、算法设计，还

AI大模型应用实战·2025-06-13 06:06

TinyML：使用 ChatGPT 和合成数据进行婴儿哭声检测

故事TinyML是机器学习的一个领域，专注于将人工智能的力量带给低功耗设备。该技术对于需要实时处理的应用程序特别有用。在机器学习领域，目前在定位和收集数据集方面存在挑战。

TD程序员·2025-06-13 05:30

python 量化投资策略的基本步骤

Python是一种非常适合进行量化投资的编程语言，原因在于它的易用性、灵活性以及有大量的库可以用于数据分析、机器学习以及可视化。

中年猿人·2025-06-13 05:58

求求你别再用offset和limit分页了

随着时代的进步，随着野心勃勃的企业想要变成下一个Facebook，随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现，作为开发人员，我们要不断地打磨我们的API，让它们提供可靠和有效的端点，从而毫不费力地浏览海量数据

xhmj12·2025-06-13 04:55

探索AI人工智能在数据分析中的无限潜力

探索AI人工智能在数据分析中的无限潜力关键词：AI人工智能、数据分析、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、数据可视化摘要：本文深入探讨了AI人工智能在数据分析领域的无限潜力。

AI大模型应用实战·2025-06-13 01:31

向量数据库的使用

随着人工智能和机器学习的广泛应用，向量数据库在处理非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）的任务中变得越来越重要。

hawk2014bj·2025-06-13 00:55

向量数据库简介

在机器学习中，我们通常使用向量数据库来存储来自BERT或OpenAI等模型的嵌入文本数据；图像数据（来自CNN或CLIP的嵌入）以及音频/视频/基因组数据。

Morpheon·2025-06-12 23:16

模型翻车元凶解剖：一文彻底搞懂欠拟合VS过拟合

在机器学习中，有一项非常重要的概念，那就是：过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）。

·2025-06-12 22:05

Gartner＜Reference Architecture Brief: Data Integration＞学习心得

这些系统虽然在其特定功能领域表现出色，但将它们作为企业所有数据的中央存储库来满足运营、高级分析和人工智能/机器学习（AI/ML）需求则具有挑战性。因此，数据集成架构

架构师学习成长之路·2025-06-12 20:52

图卷积网络：从理论到实践

图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCNs）彻底改变了基于图的机器学习领域，使得深度学习能够应用于非欧几里得结构，如社交网络、引文网络和分子结构。

Morpheon·2025-06-12 20:52

揭秘文心一言在AI人工智能领域的智能游戏开发

揭秘文心一言在AI人工智能领域的智能游戏开发关键词：文心一言、AI游戏开发、智能NPC、自然语言处理、游戏设计、机器学习、AIGC摘要：本文深入探讨了百度文心一言大模型在智能游戏开发领域的创新应用。

AI智能探索者·2025-06-12 20:51

chatgpt赋能python：Python中如何遍历矩阵——完整教程

对于像图像处理、机器学习、人工智能等领域，矩阵的遍历是一个基本的操作。

李自提·2025-06-12 16:58

基于springboot的新能源汽车充电管理系统的设计与实现(源码+LW+调试文档)

全栈领域优质创作者、平台优质Java创作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌开发技术：SpringBoot、Vue、SSM、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、机器学习

mxj程序code·2025-06-12 16:56

一招搞定分类问题！决策树算法原理与实战详解（附Python代码）

今天咱们来聊聊机器学习中一个超实用的算法——决策树（DecisionTree），以及如何在Python中使用DecisionTreeClassifier进行分类任务。

AI妈妈手把手·2025-06-12 15:21

【额.......】如何防止过拟合？

防止过拟合是机器学习模型优化的核心目标之一。

努力努力再努力呐·2025-06-12 10:47

遗传算法详解：从自然选择到代码实战

##引言遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是一类受生物进化论启发的优化算法，自1960年代由JohnHolland提出以来，已广泛应用于工程优化、金融建模、机器学习等领域。

weixin_47233946·2025-06-12 10:44

评价分类器性能的方法有

在机器学习和深度学习中，有许多不同的方法可以用来评估模型的性能。以下是一些常用的模型评估方法：准确率（Accuracy）：准确率是分类问题中最直接的评估指标，它表示模型预测正确的样本所占的比例。

王摇摆·2025-06-12 10:42

(DCA) 可视化

本文转载于微信公众号-Python机器学习AIDCA(Dollar-CostAveraging)isaninvestmentstrategywhereaninvestordividesthetotalamounttobeinvestedacrossperiodicpurchasesofatargetassettoreducetheimpactofvolatilityontheoverallpurc

kaka_R-Py·2025-06-12 09:34

图像处理精粹：直方图均衡化与平滑滤波解析

背景简介图像处理技术是计算机视觉和机器学习领域的基石之一。在处理数字图像时，我们常常需要对图像的某些属性进行调整，以达到预期的效果。

·2025-06-12 09:02

智能客户服务：AI与大数据的革新力量

一、大数据与AI在智能客服系统中的应用智能客服系统是一种基于AI技术的客服解决方案，它利用自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等AI技术，通过文本、语音、视频等形式直接或辅助人工与企业的客户进行互动

Live800智能客服·2025-06-12 04:57

智能客户服务：科技赋能下的新体验

它不仅仅是一个简单的聊天机器人，而是融合了自然语言处理、机器学习、大数据分析

Live800智能客服·2025-06-12 04:56

Spark快速入门与实战案例解析

下载并配置Spark3.启动SparkShell实战案例：使用Spark进行数据分析1.准备数据2.编写Spark程序3.执行结果Spark扩展与高级应用1.数据流处理（SparkStreaming）2.机器学习

喵手·2025-06-12 04:55

面向小白的 Spark MLlib 入门教学

目标：介绍SparkMLlib框架及其在机器学习中的应用。培养学生基本的数据处理、建模和评估技能，使其能够独立进行简单的机器学习任务。

路人与大师·2025-06-12 04:55

深度学习框架pytorch入门与实践

深度学习框架pytorch是由Facebook开发的一种开源机器学习库，它可以用于构建和训练神经网络模型。本文将介绍pytorch的入门知识和实践技巧。

风吹晚风悠·2025-06-11 21:48

医疗风险预测AI模型：机器学习与深度学习方法的深度分析与实践

一、技术前沿进展与创新架构医疗风险预测领域正处于技术爆发期，多种人工智能模型正不断突破性能极限。通过对最新研究的系统分析，我们观察到以下几个关键发展方向：深度学习模型的革新应用时间序列建模：在脓毒症相关急性肾损伤(SA-AKI)预测领域，ORAKLE模型采用DynamicDeepHit框架整合长短期记忆网络(LSTM)，显著提升了动态预测能力。该模型通过处理患者生命体征、实验室指标等多变量时间序列

Allen_Lyb·2025-06-11 21:12

《从原始数据到精炼模型：用 Python 构建高效机器学习流水线的实战指南》

《从原始数据到精炼模型：用Python构建高效机器学习流水线的实战指南》引言：从杂乱数据到智能决策的桥梁在过去十余年，机器学习的爆炸性增长引领着软件智能化的浪潮。

清水白石008·2025-06-11 17:18

基于机器学习的多模态影像分类研究

多模态影像，机器学习，分类，深度学习，计算机视觉1.背景介绍随着计算机视觉技术的飞速发展，多模态影像分类在各个领域得到了广泛应用，例如医疗诊断、自动驾驶、人脸识别等。

AI智能应用·2025-06-11 15:00

划界与分类的艺术：支持向量机（SVM）的深度解析

划界与分类的艺术：支持向量机（SVM）的深度解析1.引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是机器学习中的经典算法，以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。

忘梓.·2025-06-11 14:29

Python 训练营打卡 Day 45

TensorBoard简单来说，TensorBoard是TensorFlow自带的一个「可视化工具」，就像给机器学习模型训练过程装了一个「监控屏幕」。

2401_86382089·2025-06-11 13:23

《昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类》

2、K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一

2301_82117638·2025-06-11 13:53

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