machinelearning

深度学习详解：通过案例了解机器学习基础

引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。

beist·2025-06-28 00:46

找组织——机器学习社区、团体洞察

AI社区——深度学习社区Reddit上的MachineLearningsubreddit:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/是一个拥有超过400,000名成员的活跃社区

小哥伯涵·2025-06-27 08:25

彻底告别迷茫，探索机器学习的终极指南

在这个AI技术日新月异的时代，机器学习（MachineLearning,ML）无疑是科技领域最耀眼、最具颠覆性的力量之一。

wylee·2025-06-20 11:44

AI大模型从0到1记录学习大模型技术之机器学习 day27-day60

机器学习概述机器学习（MachineLearning,ML）主要研究计算机系统对于特定任务的性能，逐步进行改善的算法和统计模型。

Gsen2819·2025-06-18 13:19

Rust 机器学习

机器学习（ML）笔记以下是关于机器学习（MachineLearning,ML）的详细学习集，涵盖核心概念、方法、工具和学习路径：机器学习基础概念机器学习是人工智能的子领域，通过算法让计算机从数据

KENYCHEN奉孝·2025-06-16 18:01

AI与.NET技术实操系列（二）：开始使用ML.NET

引言在当今技术飞速发展的时代，机器学习（MachineLearning,ML）已成为推动创新和变革的核心力量。从智能推荐系统到自动化决策工具，ML的应用无处不在，深刻影响着我们的生活和工作方式。

dotNET跨平台·2025-06-10 19:32

DAY15 超大力王爱学Python

Titanic-MachineLearningfromDisaster|K

超大力王·2025-06-10 15:02

Decision Tree vs. Linear Regression

DecisionTreevs.LinearRegressionDecisiontreesandlinearregressionarebothsupervisedmachinelearningtechniques

土豆羊626·2025-06-08 15:35

GAN模式奔溃的探讨论文综述（一）

论文题目：Anin-depthreviewandanalysisofmodecollapseinGAN期刊：MachineLearning链接：

这张生成的图像能检测吗·2025-06-07 14:14

[论文阅读] 人工智能 | 大语言模型代码生成能力的 “照妖镜”：混淆任务下的性能真相

2505.23598LLMPerformanceforCodeGenerationonNoisyTasksRadzimSendyka,ChristianCabrera,AndreiPaleyes,DianaRobinson,NeilLawrenceSubjects:MachineLearning

张较瘦_·2025-06-06 21:42

aws flask_如何将屏幕日志记录添加到Flask应用程序并将其部署在AWS Elastic Beanstalk上...

awsflaskAttheendof2019Deeplearning.aireportedthatonly22%ofcompaniesthatusemachinelearningactuallydeployedamodel.Mostcompaniesdonotgetbeyondaproofofconcept

weixin_26742939·2025-06-06 15:35

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

其实是因为我发现：**机器学习（MachineLearning）**这么一件事，说白了就是：✨“让她越来越懂你，让她记住你说过的每一句话，甚至预测你下一次想要什么。”Mint补充定义：

Gyoku Mint·2025-06-05 19:46

python3源代码_机器学习实战源代码python3

机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\COMMIT_EDITMSG机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\

weixin_39955781·2025-05-26 20:25

AI人工智能核心算法原理与代码实例讲解：机器学习流程

机器学习（MachineLearning,ML）作为AI的核心技术之一，已经成为了推动科技进步的重要动力。然而，对于很多初学者和从业者来说，机器学习领域的

AGI大模型与大数据研究院·2025-05-22 03:36

对抗性机器学习：AI模型安全防护新挑战

随着采用对抗性机器学习（AdversarialMachineLearning,AML）的AI系统融入关键基础设施、医疗健康和自动驾驶技术领域，一场无声的攻防战正在上演——防御方不断强化模型，而攻击者则持续挖掘漏洞

FreeBuf-·2025-05-20 12:27

（数据集）22个机器学习最佳入门项目

1.鸢尾花分类项目数据集：UCIMachineLearningRepository2.Emojify–使用Python创建自己的表情符号源代码：https://data-flair.training/blogs

兔子坨坨·2025-05-20 04:03

输出输入·2025-05-20 00:38

【机器学习Machine Learning】资料大全

转【机器学习MachineLearning】资料大全昨天总结了深度学习的资料，今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示：有些网站需要"科学上网"^_^)推荐几本好书：1.PatternRecognitionandMachineLearning

weixin_34254823·2025-05-19 18:50

26备战秋招day17——机器学习基础

机器学习入门指南：常见算法详解与代码实现机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（AI）的一个重要分支，旨在通过数据驱动的方法让计算机系统自动学习和改进。

如意鼠·2025-05-19 17:45

机器学习（周志华西瓜书）

第一章绪论1.机器学习（machineLearning）：致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身性能；学习算法（learningalgorithm）：关于在计算机上从数据中产生“模型”（model

华华不在·2025-05-16 21:59

计算机专业保研攻略（二）：研究方向与复习规划（必看干货）

人工智能（AI）机器学习（MachineLearning）数据挖掘（DataMining）计算机视觉（ComputerVision）自然语言处理（NaturallanguageProcessing）信息检索

乔卿·2025-05-15 20:21

TinyML - 端侧智能革命及开源生态的深度指南

一、TinyML核心概念与技术价值 TinyML（TinyMachineLearning）是边缘计算与机器学习深度融合的新兴领域，旨在将轻量化机器学习模型部署于资源受限的嵌入式设备（如微控制器、传感器节点

星源~·2025-05-14 03:44

深度学习与机器学习的区别？一文读懂核心概念！

一、什么是机器学习（MachineLearning）？机器学习是人工智能的一个分支，核心思想是让计算机从数据中学习规律，而不是

风亦辰739·2025-05-13 12:37

day 22

泰坦尼克号生还人数预测数据来源：Titanic-MachineLearningfromDisaster|Kaggle数据预处理importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析

lcccyyy1·2025-05-13 10:52

SCIKIT-LEARN 决策树实现csv文档简单的推论预测

源文开源地址：scikit-learn:machinelearninginPython—scikit-learn0.16.1documentation，想学机器学习和数据挖掘的可以去瞧瞧！

风亲云叹·2025-05-13 07:33

机器学习管道实践 ML Pipeline：1. 训练数据准备

机器学习管道实践MLPipeline：1.训练数据准备我们将通过一系列文章学习机器学习管道（MachineLearningPipeline）的一个实例。

破浪会有时·2025-05-13 05:24

机器学习 vs 深度学习：关键区别与实际应用

一、基础概念解析1.机器学习（MachineLearning）定义：机器学

2501_91537435·2025-05-10 13:57

基于Java的机器学习算法实现与优化

好的，以下是关于“基于Java的机器学习算法实现与优化”的博客文章：基于Java的机器学习算法实现与优化机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来在各行各业得到广泛应用

向哆哆·2025-05-09 16:58

AIOfferly刷题记录

答案GradientDescentisanoptimizationalgorithmusedtominimizetheerrorofamachinelearningmodel.Itfirstcomputesthegradient

Mi Manchi26·2025-05-09 13:41

量子机器学习中的GPU加速实践：基于CUDA Quantum的混合编程模型探索

引言：量子机器学习的新范式在量子计算与经典机器学习交叉融合的前沿领域，量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）正经历着革命性突破。

九章云极AladdinEdu·2025-05-09 01:56

机器学习 vs 深度学习：深入浅出解析两者的区别

在当今科技飞速发展的时代，**机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）**成为了人工智能（AI）领域的热门话题。

海豹工匠·2025-05-07 20:53

从MLOps到TestOps：测试流程的智能化演进

相比之下，机器学习工程领域的MLOps（MachineLearningOperations）发展迅猛，形成了从模型训练、部署、监控到反馈闭环的成熟体系。

测试者家园·2025-05-07 06:25

CCF推荐学术会议-A（人工智能）：NeurIPS 2025

NeurIPS2025TheThirty-NinthAnnualConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NeurIPS2025)isaninterdisciplinaryconferencethatbringstogetherresearchersinmachinelearning

爱思德学术·2025-05-07 00:50

机器学习与深度学习的区别详解

机器学习与深度学习的区别详解在数据科学和人工智能领域，机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是两个非常重要的概念。

云端.代码农夫CloudFarmer·2025-05-05 19:21

什么是机器学习，机器学习的用途？

目前，普遍认为，机器学习（MachineLearning，ML）是人工智能领域中的一个方向，主要是研究如何通过计算的手段，改进系统自身的性能，说到底是通过分析足够量的数据，不断改进已有的算法，从而使得算法更加的智能

悠悠海风·2025-05-04 22:28

【漫话机器学习系列】238.训练误差与测试误差（Training Error And Test Error）

训练误差与测试误差详解|MachineLearning基础概念在机器学习的学习和实践过程中，我们经常会遇到两个重要的概念：训练误差（TrainingError）和测试误差（TestError）。

IT古董·2025-05-04 15:10

【东枫电子】Embedded Software Engineer - 5G

DeepSigInc.isaventure-backedtechnologycompanypioneeringtheuseofAIin5Gandotherwirelesssystemsbyreplacingtraditionalsignalprocessingwithmachinelearning.DeepSig

东枫科技·2025-05-04 06:48

【Machine Learning Q and AI 读书笔记】- 04 彩票假设

MachineLearningQandAI中文译名大模型技术30讲，主要总结了大模型相关的技术要点，结合学术和工程化，对LLM从业者来说，是一份非常好的学习实践技术地图.本文是MachineLearningQandAI

TurboAI·2025-05-03 19:36

Switch Transformers：核心贡献与MoE的区别

ScalingtoTrillionParameterModelswithSimpleandEfficientSparsity》是WilliamFedus、BarretZoph和NoamShazeer于2022年发表在《JournalofMachineLearningResearch

阿正的梦工坊·2025-05-03 18:31

Weka通过10天的内存指标数据计算内存指标动态阈值

下面是一些步骤和思路，你可以用来计算内存指标的动态阈值：环境Weka官方网站：Weka3-DataMiningwithOpenSourceMachineLearning

飞火流星02027·2025-04-30 18:01

matlab实现文字识别

在MATLAB中实现文字识别通常涉及图像处理技术和机器学习算法，特别是使用MATLAB内置的ImageProcessingToolbox和MachineLearningToolbox。

孺子牛 for world·2025-04-29 21:36

图神经网络实战（3）——基于DeepWalk创建节点表示

skip-gram1.2构建skip-gram模型1.3skip-gram模型1.4实现Word2Vec模型2.DeepWalk和随机行走3.实现DeepWalk小结系列链接0.前言DeepWalk是机器学习(machinelearning

盼小辉丶·2025-04-29 12:57

Scikit-learn工具介绍与数据集

Python语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能的机器学习算法的实现Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API接口函数Scikit-learn官网：scikit-learn:machinelearninginPython—sc

慕婉0307·2025-04-27 23:23

【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---数据获取

KaggleDatasets(https://www.kaggle.com/datasets)GoogleDatasetSearch(https://datasetsearch.research.google.com)UCIMachineLearningRepository

Ronin-Lotus·2025-04-26 23:22

Unity3D 基于机器学习的 AI 行为树

结合机器学习（MachineLearning,ML）技术，可以赋予行为树更强的动态学习与自适应能力，从而构建更智能的AI系统。

Thomas_YXQ·2025-04-25 23:14

机器学习第一章

机器学习第一章一、什么是机器学习(MachineLearning)让计算机自己从数据中学习出规律，无需人手写规则输入:特征x输出:标签y学习目标:学习出f(x)等价于y二、三大类型任务类型英文特点示例回归

小白猿同学·2025-04-24 19:55

选择 iOS 按键精灵无根有根越狱辅助工具的理由

新版本不断增加新功能，如支持苹果MachineLearning框架，支持yolo、ddddocr、飞浆等模型（需转换成.mlpackage|.mlmodel格式），还新增了sys.getAppList(

ii_best·2025-04-19 13:09

机器学习：利用Spark MLlib实现分布式机器学习算法训练与预测。

机器学习（MachineLearning）是一门融合了统计、模式识别、计算机科学、数据挖掘等多领域知识而成的交叉学科，其目的是利用已知的数据，对未知的数据进行预测、分类、聚类、降维等任务，从而提高计算机程序的学习能力

AI天才研究院·2025-04-18 12:56

【学习笔记】机器学习(Machine Learning) | 第三章(1)| 多特征与向量化计算

机器学习（MachineLearning）简要声明基于吴恩达教授(AndrewNg)课程视频BiliBili课程资源文章目录机器学习（MachineLearning）简要声明一、多特征（MultipleFeatures

北温凉·2025-04-17 14:37

机器学习：让数据开口说话的科技魔法

机器学习（MachineLearning）是一门通过从数据中自动分析规律、构建模型，从而对未知数据进行预测或决策的科学。简单来说，它是让计算机像人类

不三不四୭·2025-04-17 04:32

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