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Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

1.向量语义（VectorSemantics）与词嵌入（WordEmbeddings）向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法（如基于规则的语言模型）需要人为定义单词的语义规则，而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词：词向量（WordRepresentations）：单词被表示为一个多维向量，每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示（D
苏西月·2025-02-02 07:54

【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记

High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning
songyuc·2025-02-02 06:50

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。
清水白石008·2025-02-02 03:06

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。
清水白石008·2025-02-01 23:08

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法，而无需被明确编程来执行特定任务。例如，我们可以让机器学习算法通过分析大量的历史天气数据来预测未来的天气情况，或者通过分析用户的购物历史来推荐可能感兴趣
AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score
qwe352633·2025-02-01 22:37

LearnLM: Improving Gemini for Learning

本文是LLM系列文章，针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。
UnknownBody·2025-02-01 22:04

Collaborate with AI -- Write a modern C++ singleton factory

================NOTE:Itwaswrittenat2024.01,maybetheAIisnotsmartasnow.PrefaceInthisarticle,readerscanlearnaboutahybrid
深山老宅·2025-02-01 21:26

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

代码：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

Learning Vue 读书笔记 Chapter 2

2.Vue基本工作原理2.1VirtualDOM概念：DOM:DOM以内存中树状数据结构的形式，代表了网页上的HTML（或XML）文档内容。它充当了一个编程接口，将网页与实际的编程代码（如JavaScript）连接起来。VirtualDOM是浏览器中实际DOM的内存虚拟副本，但它更轻量且具有额外的功能。VirtualDOM工作原理：通过用户界面交互，用户向Vue传达了他们希望元素达到的状态；随后，
追光少年3322·2025-02-01 19:34

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。
·2025-02-01 16:49

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
Jam-Young·2025-02-01 09:47

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

1.导入必要的库首先，需要导入所需的库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及scikit-learn中的线性回归模型。
Luzem0319·2025-02-01 09:44

【学习心得】几种特殊但非常必要学习的pip安装小知识

一、安装时的名字与导包时名字不同的首先举例大名鼎鼎的OpenCV#安装OpenCVpipinstallopencv-python#导包importcv2再来一个大名鼎鼎的sklearn#安装pipinstallscikit-learn
小oo呆·2025-02-01 06:51

深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南

在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。
夜色呦·2025-02-01 01:07

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。
Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具
一键难忘·2025-01-31 20:24

具身智能VLA（视觉-语言-动作）入门+RTX4060+Ubuntu22.04

我也自己学习的代码都整理到GitHub上了，链接：GitHub-hzm8341/vla_tutorial:howtolearnvla欢迎大家点赞和留言，有问题我会尽快回答。
铮铭·2025-01-31 19:51

修改训练配置记录

1.learning_rate:作用:学习率。修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。
positive546·2025-01-31 18:42

radmin van安装失败

vd_source=bbdec2922d971a0fda2fc53a132bd284cclearner，删除错误注册表，解决
qq_30362711·2025-01-31 15:18

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
Alexquyun·2025-01-31 06:54

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
辞落山·2025-01-31 05:45

（转） [it-ebooks]电子书列表

[it-ebooks]电子书列表[2014]:LearningObjective-CbyDevelopingiPhoneGames||LeverageXcodeandObjective-CtodevelopiPhonegameshttp
weixin_34233618·2025-01-31 02:25

《极致C语言》第2章 -- 从源文件到二进制文件

《极致C语言》第2章–从源文件到二进制文件extreme-c-learning-notesch2《极致C语言》第2章--从源文件到二进制文件《极致C语言》第2章--从源文件到二进制文件1.编译过程1.1
Fyang0906·2025-01-31 01:19

pytorch深度Q网络

DQN引入了深度神经网络来近似Q函数，解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈，尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:31

基于最近邻数据进行分类

完整代码：importtorchimportnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:30

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

AI大模型的概念起源于20世纪80年代，当时研究人员提出了深度学习（DeepLearning）这一概念。深度学习
AI天才研究院·2025-01-30 21:46

python保存和调用模型

2.创建文件目录，保存模型importosfromsklearn.externalsimportjoblib#创建文件目录dirs='testModel'ifnotos.path.exists(dirs
sphinxrascal168·2025-01-30 20:07

Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者

ApacheTVM：开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https
计攀建Eliza·2025-01-30 18:51

前端经典样式参考

{{navigateItem.title}}import{reactive}from'vue'letnavigaters=reactive([{title:"PropsLearn",linkPath:"
momomo_mocs·2025-01-30 17:08

2025年01月30日Github流行趋势

项目名称：Janus项目地址url：https://github.com/deepseek-ai/Janus项目语言：Python历史star数：11942今日star数：2187项目维护者：learningpro
油泼辣子多加·2025-01-30 17:05

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。
Jam-Young·2025-01-30 13:29

Rust中奖励函数的实现与应用

ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域，特别是在强化学习（ReinforcementLearning
AI天才研究院·2025-01-30 07:45

AI常见的算法

以下是一些常见的算法及其用途：1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression)：用于预测连续值，如房价预测。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

Linux服务器上安装 Vision Mamba 虚拟环境---全面教程

以下是我的经验分享：1.去GitHub下载VisionMamba的code并上传至服务器上GitHub-hustvl/Vim:VisionMamba:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirectionalStateSpaceModelgithub.com
wsa-·2025-01-30 02:12

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning
MengWoods·2025-01-30 01:01

《深度剖析Q-learning中的Q值：解锁智能决策的密码》

其中，Q-learning算法凭借其独特的魅力，在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等众多领域大放异彩。
·2025-01-29 19:51

《极致C语言》第1章 -- 基本特性

《极致C语言》第1章–基本特性extreme-c-learning-notesch1《极致C语言》第1章--基本特性《极致C语言》第1章--基本特性1.预处理指令2.变量指针3.函数4.结构1.预处理指令预处理指令是
Fyang0906·2025-01-29 15:41

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库
薄化克Oswald·2025-01-29 11:28

遗传算法GA特征选择Python

一、遗传算法GA特征选择——代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
明天早下班YEAH·2025-01-29 11:56

使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合

scikit-learn提供了强大的机器学习工具，pandas和numpy则用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。
Luzem0319·2025-01-29 08:26

MyEclipse最新版-版本更新说明及下载 - MyEclipse官方中文网

http://www.myeclipsecn.com/learningcenter/myeclipse-update/【重要更新】MyEclipse2015正式版发布【重要更新】MyEclipse2015Stable2.0
weixin_34268310·2025-01-29 05:06

scikit-learn工具学习 - random,mgrid,np.r_ ,np.c_, scatter, axis, pcolormesh, contour, decision_function..

yuanwen:http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127scikit-learn练习题题目：Tryclassifyingclasses1and2fromtheirisdatasetwithSVMs
helloxielan·2025-01-29 04:24

【外文原版书阅读】《机器学习前置知识》1.线性代数的重要性，初识向量以及向量加法

个人主页：Icomi大家好，我是Icomi，本专栏是我阅读外文原版书《BeforeMachineLearning》对于文章中我认为能够增进线性代数与机器学习之间的理解的内容的一个输出，希望能够帮助到各位更加深刻的理解线性代数与机器学习
Icomi_·2025-01-29 04:21

scikit-learn基本功能和示例代码

scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。
weixin_30777913·2025-01-29 02:02

强化学习中，为什么用AC架构

AC架构的工作原理AC架构的优缺点优点：缺点：相关算法：基于AC架构的算法总结强化学习中，为什么用AC架构在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，AC架构（即Actor-Critic
资源存储库·2025-01-29 01:25
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