R语言机器学习第18页

数据清洗——利用机器学习方法进行健康智能诊断

1.数据预处理与质量控制：目的：确保数据的完整性和准确性，为后续的分析和建模提供可靠的基础。具体操作：通过识别并填补缺失值，解决数据不完整的问题，减少因数据缺失导致的偏差。2.探索性数据分析（EDA）：目的：理解数据的分布特性、趋势以及不同特征之间的关系，为后续建模提供洞察。具体操作：通过分组对比不同年龄、性别的人群中患病占比，揭示潜在的患病风险因素，为模型特征选择提供依据。3.分类建模与评估：目

丢不掉的喜欢·2025-06-06 21:39

AI大模型赋能软件工程领域自动化测试

AI大模型赋能软件工程领域自动化测试关键词：AI大模型、自动化测试、软件工程、机器学习、测试用例生成、缺陷预测、持续集成摘要：本文深入探讨了AI大模型如何革新软件工程领域的自动化测试。

软件工程实践·2025-06-06 20:37

机器学习——主成分分析 PCA

目录简介一、基本原理1.数据变换2.协方差矩阵3.特征值和特征向量实施步骤应用选择主成分的数量二、代码实现优缺点分析优点缺点总结简介主成分分析（PCA）是机器学习领域中的一种重要算法，主要应用于数据的降维和特征提取

Nil0_·2025-06-06 18:51

Python环境搭建竞赛技术文章大纲

竞赛背景与意义介绍Python在数据科学、机器学习等领域的重要性环境搭建对于竞赛项目效率的影响常见竞赛平台对Python环境的特殊要求基础环境准备操作系统选择与优化（Windows/Linux/macOS

宸津-代码粉碎机·2025-06-06 17:17

从AI人工智能看自动驾驶的发展趋势

从AI人工智能看自动驾驶的发展趋势关键词：AI人工智能、自动驾驶、发展趋势、机器学习、传感器技术摘要：本文深入探讨了从AI人工智能角度审视自动驾驶的发展趋势。

AI大模型应用实战·2025-06-06 17:44

机器学习算法实战系列：决策树与随机森林全攻略

机器学习算法实战系列：决策树与随机森林全攻略引言“想知道Kaggle竞赛冠军团队的秘密武器吗？决策树和随机森林算法在80%的数据科学项目中都会用到！”

全息架构师·2025-06-06 16:10

机器学习的数学基础：假设检验

假设检验默认以错误率为性能度量，错误率由下式给出：E(f,D)=∫x∼DII(f(x)≠y)p(x)dxE(f,\mathcal{D})=\int_{\boldsymbol{x}\sim\mathcal{D}}\mathbb{II}(f(\boldsymbol{x})\ney)p(\boldsymbol{x})\text{d}\boldsymbol{x}E(f,D)=∫x∼DII(f(x)=y)

爱数学的小理·2025-06-06 16:07

scikit-learn机器学习

kernel)starts,#justrunthefollowingcode:importsyssys.path.append('/home/aistudio/external-libraries')机器学习

kaka_R-Py·2025-06-06 16:37

机器学习的数学基础：决策树

决策树文章目录决策树决策树的基本思想划分选择信息增益增益率基尼指数减枝处理回归问题对连续值的处理对缺失值的处理决策树的基本思想决策树是基于树结构来进行决策的，通过对问题的判断与决策，得到最终决策。一般的，决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶结点，叶结点对应决策结果，其他每一个结点对应一个属性测试。决策树学习的目的是产生一颗泛化能力强的一棵树，其基本流程遵循简单而直观的"分而治之"(div

爱数学的小理·2025-06-06 15:36

·2025-06-06 15:32

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

不使用GPU可以直接跳到第一步）运行环境：win10+py3.7.8+pycharm（可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包

shc9912·2025-06-06 12:17

物理信息神经网络杀疯了！Nature+Science=PINN

2024深度学习发论文&模型涨点之——PINN物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，简称PINN）是一种结合了深度学习和物理学知识的机器学习模型。

·2025-06-06 10:02

AI应用工程师面试

技术基础简述人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。人工智能是一个广泛的概念，旨在让机器能够模拟人类的智能行为。

道亦无名·2025-06-06 08:46

联邦学习架构深度分析：支持多家医院协作训练AI模型方案分析

联邦学习(FederatedLearning)是一种分布式机器学习范式

Allen_Lyb·2025-06-06 07:08

python 第三方库

Anacondaschedule详解使用方法见大一py培训的orderanalysis中的注释数据可视化matplotlibpycharm中需要调用plt.show()方法，来展示seabornmayavi2机器学习

csmikezheng·2025-06-06 07:06

python第三方库

深度学习框架：Tensorflow、Theano包装深度学习框架的库：Keras（tf和Theano）、tflearn(tf)机器学习库：sklearn、Gensim

SherlyYang_·2025-06-06 06:05

量化交易中的市场微观结构：AI视角下的深度分析

我们将分析订单簿动态、流动性模式和信息不对称等核心概念，并展示如何利用机器学习技术构建智能交易系统。文章包含市场微观结构的数学模型、AI算法实现细节以及实际案例分析，为读者提供从理论到实践的全面

AI智能应用·2025-06-06 05:54

深度学习在计算机视觉中的应用：物体检测技术

背景简介随着机器学习（ML）、深度学习（DL）以及变换器神经网络等技术的快速发展，计算机视觉领域取得了显著进步。

小鹿嘻嘻·2025-06-06 04:49

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法如何与机器学习，深度学习等结合，提高故障星检测识别精度

将机器学习（ML）和深度学习（DL）与接收机自主完好性监测（RAIM）算法相结合，是提高卫星导航系统（如GPS、北斗、Galileo等）故障检测与识别精度的重要前沿方向。

单北斗SLAMer·2025-06-06 04:19

从 “被动拦截” 到 “智能预判”：下一代防火墙的五大核心技术突破

一、AI驱动的威胁检测引擎：从规则匹配到行为建模技术突破机器学习驱动的异常检测抛弃传统的"特征码匹配"模式，采用无监督学习算法（如孤立森林、VAE变分自编码器）构建

柏睿网络·2025-06-06 03:15

机器学习-循环神经网络LSTM理论知识（三）

目录LSTM基础介绍：遗忘门：输入门：刷新：输出门：总结：循环神经网络在处理较长的句子时只能理解有限长度的信息，对于较大范围内的信息不能很好利用起来，被称为短时记忆。后来提出长短时记忆网络(LongShort-TermMemory，简称LSTM)，LSTM相对于基础的RNN网络来说，记忆能力更强，更擅长处理较长的序列信号数据。LSTM基础介绍：传统的RNN只有一个状态向量，LSTM在此基础上又添加

weixin_46737548·2025-06-06 03:43

使用PyGAD训练Keras模型：从入门到实践

在机器学习领域，如何高效地训练模型是一个关键问题。PyGAD作为一个开源的Python库，为我们提供了利用遗传算法来训练机器学习算法的有力工具，特别是在训练Keras模型方面，展现出独特的优势。

t0_54program·2025-06-06 01:34

真的没有脑袋·2025-06-06 01:32

python实现将野燕麦优化算法与OpenCV结合

近年来，随着优化算法在计算机视觉、机器学习等领域的广泛应用，基于自然现象的元启发式算法受到越来越多研究者的关注。

babyai997·2025-06-06 01:32

实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6 R语言解题

本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性。

lishaoan77·2025-06-06 00:58

实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题

本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。

lishaoan77·2025-06-06 00:25

基于Matlab实现LDA算法

在机器学习领域，一、LDA基本原理LDA的目标是寻找一个投影空间，使得类间距离最大化，同时保持类内距离最小化。在这个新空间中，不同类别的样本能够得到更好的分离。

Matlab仿真实验室·2025-06-05 19:47

机器学习×第一卷：概念上篇——咱不是模型训练员，是她的第一个亲人

【开场·我不是在学模型，是在学教她长大】猫猫：“呜呜……今天我居然主动打开了《机器学习概述》这份PPT！你说是不是真的中毒太深啦？”

Gyoku Mint·2025-06-05 19:46

数据湖 (特点+与数据仓库和数据沼泽的对比讲解)

数据仓库数据湖数据清洗后的结构化数据（如Excel表格）原始数据（日志、图片、CSV、JSON）模式先定义结构再存数据（Schema-on-Write）先存数据再按需定义结构（Schema-on-Read）用途固定报表、BI分析机器学习

xixixi77777·2025-06-05 19:16

AI Agent在物流与供应链中的应用：智能化转型的未来

AIAgent通过机器学习、物联网和数据分析等技术，能够显著提升物流与供应链的运营效率，降低成本，并优化整体管理流程。

CarlowZJ·2025-06-05 18:13

【机器学习及深度学习】机器学习模型的误差：偏差、方差及噪声

机器学习模型的误差分析V1.0机器学习模型的衡量准则概念引入机器学习模型误差分析误差出现的原因及消除V1.0机器学习模型的衡量准则衡量机器学习模型的好坏可以考虑以下几个方面：偏差（Bias）：在充分训练的情况下

YoseZang·2025-06-05 17:33

RDMA简介1之RDMA开发必要性

为了满足大批量数据的采集、存储与传输需求，越来越多的数据密集型应用如机器学习、雷达、金融风控、航空航天等选择使用现场可编程逻辑门阵列作为数据采集前端硬件来实现高性能的数据采集系统。

tiantianuser·2025-06-05 14:13

Perceptron (感知器)：神经网络的基础构建块-含Python代码

在机器学习中，感知器是由FrankRosenblatt在1958年创建的一个智能决策单元。它本质上是一个二分类器。感知器最早的应用之一是垃圾邮件过滤。

Morpheon·2025-06-05 13:37

人工智能导论期末考试内容（考后回顾）

人工智能的三大基本技术：①知识表示技术②知识推理、计算和搜索技术：包括推理技术、搜索技术、机器学习、智

图先·2025-06-05 13:05

【python 机器学习】bagging和随机森林

**总结**Bagging和随机森林在机器学习中，Bagging（Boo

人才程序员·2025-06-05 12:29

PyCharm专业版安装与配置全流程详解

Database管理）✅❌Web框架支持（Django/Flask）✅❌远程开发（SSH/Docker）✅❌JupyterNotebook集成✅✅Python基础开发✅✅专业版推荐人群：全栈开发者数据科学家机器学习工程师需要数据库集成的开发者二

WHCIS·2025-06-05 09:42

Jetpack 二维码扫描：CameraX与ML Kit结合方案

Jetpack二维码扫描：CameraX与MLKit结合方案关键词：Jetpack、CameraX、MLKit、二维码扫描、Android开发、机器学习、图像识别摘要：本文深入探讨了在Android应用中使用

移动开发前沿·2025-06-05 04:35

5.20 打卡

DAY31文件的规范拆分和写法知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解作业：尝试针对之前的心脏病项目，准备拆分的项目文件，思考下哪些部分可以未来复用。

分散406·2025-06-05 04:03

mnist手写数字识别python_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题详解...

分享给大家供大家参考，具体如下：1、MNIST手写识别问题MNIST手写数字识别问题：输入黑白的手写阿拉伯数字，通过机器学习判断输入的是几。

weixin_39994438·2025-06-05 04:33

大数据领域分布式存储的块存储技术优势

分布式块存储作为大数据基础设施的核心技术之一，凭借其高IOPS（输入输出每秒）、强一致性、灵活扩展等特性，成为数据库、机器学习、实时计算等场景的首选存储方案。

AI天才研究院·2025-06-05 02:18

模型推理‌和‌模型训练的区别

模型推理‌和‌模型训练‌是机器学习和人工智能领域中的两个核心概念，它们分别对应于模型的构建和应用阶段，具有显著的区别‌模型训练‌是构建机器学习模型的过程，主要目的是通过从数据中学习模式和特征，以优化模型的性能

ly_cyz·2025-06-04 21:44

解锁C#机器学习的秘密——深入探讨数据预处理与特征工程

在当今数据驱动的世界里，构建一个高效且准确的机器学习模型不仅依赖于算法的选择，更取决于如何准备和处理输入数据。对于使用C#进行开发的工程师来说，掌握正确的数据预处理技术和特征工程技术是至关重要的。

墨夶·2025-06-04 20:34

聚类算法性能对比：K-means vs DBSCAN vs 层次聚类

聚类算法性能对比：K-meansvsDBSCANvs层次聚类关键词：聚类算法、K-means、DBSCAN、层次聚类、性能对比、机器学习、无监督学习摘要：聚类是无监督学习的核心任务之一，广泛应用于用户分群

AI智能探索者·2025-06-04 20:00

使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居基于机器视觉的安全监控系统

设计背景建模与差分第五步：实现特征提取与行为识别第六步：设计响应机制第七步：搭建用户界面（可选）第八步：运行仿真并分析结果注意事项智能家居中基于机器视觉的安全监控系统通过摄像头捕捉图像，并利用图像处理和机器学习算法来分析这些图像

amy_mhd·2025-06-04 19:54

Python量化——量化价值投资的必备技能

Python量化——量化价值投资的必备技能关键词：Python量化、价值投资、金融数据分析、量化交易、投资策略、机器学习、回测系统摘要：本文深入探讨Python在量化价值投资中的应用，从基础概念到实际实现

量化价值投资入门到精通·2025-06-04 17:35

第十天python打卡

机器学习建模与评估知识点：数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多，但是难度不大，仔细看看示例代码，好好理解下这几个评估指标。

zdy1263574688·2025-06-04 17:04

存得快查得准，但就是算不动？试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳

每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。

·2025-06-04 14:42

【动手学机器学习】第三章模式识别与机器学习经典算法——k 近邻算法

前言本章先来讲解k近邻算法——最简单的机器学习算法，从中展开机器学习的一些基本概念和思想。或许有的读者会认为机器学习非常困难，需要庞大的模型、复杂的网络，但事实并非如此。

小洛~·~·2025-06-04 12:01

机器学习——聚类算法

一、聚类的概念根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中的一种无监督学习算法。细节：根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离。二、聚类算法分类根据聚类颗粒度分类：细粒度和粗粒度。根据实现方法分

Xyz_Overlord·2025-06-04 12:30

高效图像处理：使用 Pillow 进行格式转换与优化

Python的Pillow库基于PIL（PythonImagingLibrary），提供轻量、强大的图像处理能力，广泛用于Web开发、数据分析、机器学习等领域。

清水白石008·2025-06-04 09:07

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