matlab于机器学习第3页

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

数字证书与数字签名介绍

数字签名定义：它类似于现实生活中的手写签名。手写签名的法律效力1、每个人的笔迹因生理和心理差异而独一无二，难以复制。签名被视为真实性和有效性的直接证明。

张紫娃·2025-03-23 18:01

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

Matlab绘制台风路径--数据来源：中国气象局热带气旋资料中心

%读取台风数据fid=fopen('CH2009BST.txt','r');data=textscan(fid,'%s','Delimiter','\n');fclose(fid);data=data{1};%提取台风Morakot数据typhoon_data=[];is_dora=false;fori=1:length(data)line=data{i};%检查是否是Morakot台风的起始行i

e决·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习（如SimCLR、SupCon）的一个关键点。定义方式：指示矩阵

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

SassScript：Sass中的编程特性详解

Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）是一种强大的CSS预处理器，它允许开发者使用类似于编程语言的语法来编写CSS，然后通过编译生成标准的CSS代码。

jiajia651304·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API

maxmaxma·2025-03-23 16:38

Axios 和跨域这两个概念

Axios是一个用于发送网络请求的工具，类似于浏览器自带的fetch，但更强大、更易用。在前端（Vue）中，我们通常用Axios来向后端（SpringBoot）请求数据。

PLJJ685·2025-03-23 16:07

C/C++数据类型--整型类型

概念数据类型表示的是数据的身份决定它可以进行什么操作、占用多少空间与数据结构的区别数据类型更倾向于表示数据的身份数据结构表示的是怎么操作数据（是在类型的基础上进行对数据的操作的）C语言允许使用的类型类型的分类算术类型

蓝心湄·2025-03-23 15:30

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

10分钟读完《每天最重要的2小时》读书

他长期致力于研究人类行为、认知科学以及时间管理等领域，通过结合前沿科学研究成果与实际案例，为读者提供实用且有效的个人成长建议。其作品风格深入浅出，深受广大读者喜爱与认可。

周盛欢·2025-03-23 15:55

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析

fpga和matlab·2025-03-23 15:54

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

[代码规范]1_良好的命名规范能减轻工作负担

欢迎来到啾啾的博客，一个致力于构建完善的Java程序员知识体系的博客，记录学习的点滴，分享工作的思考、实用的技巧，偶尔分享一些杂谈。欢迎评论交流，感谢您的阅读。

啾啾大学习·2025-03-23 14:50

go的hooks如何写

在Go语言中，实现Hooks的方式多样，具体取决于应用场景。

lotluck·2025-03-23 14:19

小菜鸟的Python笔记001：将Word文档中数据汇总到Excel表格

得益于网络上各路大神

蜉蝣2805·2025-03-23 14:17

Redis中的数据类型与适用场景

相较于传统的关系型数

cooldream2009·2025-03-23 12:08

Redis大key

大key的定义与value的大小和元素数量有关，但这个定义并不是绝对的，而是相对的，具体取决于系统的使用场景和性能要求。大key通常有以下两种情况：Value存储占用空间大集合类型的Key中元素过多!

不7夜宵·2025-03-23 12:06

英伟达常用GPU参数速查表，含B300.....

英伟达常用GPU参数速查表，收藏备用：含RTX5090、RTX4090D、L40、L20、A100、A800、H100、H800、H20、H200、B200、B300、GB300.....专注于高性能计算人工智能细分领域

Ai17316391579·2025-03-23 11:59

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

从“制造”到“智造”，看中集“灯塔”生产线与永洪“数据技术”的紧密融合

作为全球领先的制造企业，中集集团一直致力于提升生产效率和产品质量，以满足全球贸易的不断增长需求。永洪科技与中集集团的合作，正是围绕打造制造业的“灯塔”生产线而展开的。

永洪科技·2025-03-23 09:18

【C++】内联函数

内联函数的概念以inline修饰的函数叫做内联函数，内联函数类似于宏，都是在调用的地方展开，没有函数调用建立栈帧的开销，提升程序运行的效率不同的是宏是在预处理阶段展开的，而内联函数是在编译阶段展开的而且宏使用起来过于繁琐

Easy_Package·2025-03-23 09:16

【地图 Map3d】——2

但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？

花花 Show Python·2025-03-23 09:15

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

【块浮点（BFP）技术：原理、设计及应用】

文章目录块浮点（BFP）技术：原理、设计及应用摘要关键词：块浮点（BFP）技术；量化；数据压缩；自适应调整；联合编码；硬件实现；Matlab一、引言二、BFP原理（一）基本概念（二）量化过程（三）逆过程

youngerwang·2025-03-23 09:45

Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法（SSA）优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例

目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法（TTS）优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战...2解决方案...3项目特点她创新...3创新点...3特点...4项目应用领域...4应用领域...4项目效果预测图程序设计及代码示例...5项目模型架构...6数据预处理...6混合核极限学

nantangyuxi·2025-03-23 09:44

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA，含Matlab源代码）

摘要爱情进化算法（LEA）是一种基于心理学刺激-价值-角色理论（Stimulus-Value-RoleTheory）所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体，通过对个体“幸福度（Happiness）”的定义和动态更新，模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算

HR Zhou·2025-03-23 09:12

奇迹科技：蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究

二、企业背景奇迹科技由国资上市企业浙数集团与福建省互联网十强企业来玩互娱联合注资成立，专注于数字化体育产业，业务包括数字体育科技研发、打造并运营少儿科技篮

Ms_lan·2025-03-23 08:38

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。

土城三富·2025-03-23 08:35

matlab两矩阵相似性,两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序.docx

两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序摘要：使用Matlab语言设计出实现两个复矩阵同时相似对角化的计算机程序。

weixin_39870664·2025-03-23 08:34

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

这就如同一名学生接受通识教育，他并没有专注于某一门学科，而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时，通过预测下一单词的方式

TGITCIC·2025-03-23 07:02

OpenCV ML 模块使用指南

一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。

ice_junjun·2025-03-23 07:02

RDMA通信协议中rdma_resolve_addr函数的实现与应用

mlnx-ofed-kernel_4.9.orig.tar.gz和librdmacm_41mlnx1.orig.tar.gz都提供了rdma_resolve_addr函数，但它们的实现代码不同，且服务于不同的层次

109702008·2025-03-23 07:29

【研发日记】Matlab/Simulink避坑指南(十一)——Delay周期Bug

文章目录前言背景介绍问题描述分析排查解决方案总结归纳前言见《研发日记，Matlab/Simulink避坑指南(六)——字节分割Bug》见《研发日记，Matlab/Simulink避坑指南(七)——数据溢出钳位

Mr.Cssust·2025-03-23 07:58

Oracle证书靠谱吗？值得考吗？

这个问题的答案很大程度上取决于你的职业规划、个人兴趣和对未来的展望。首先，Oracle认证的价值还体现在其广泛的行业需求上。

噗老师·2025-03-23 07:58

python flask 使用教程快速搭建一个 Web 应用

相比于Django等重量级框架，Flask更加简洁和灵活，非常适合用于小型Web项目的开发，甚至可以用于构建RESTfulAPI

莫忘初心丶·2025-03-23 07:57

强化学习中策略网络模型设计与优化技巧

I.引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。

数字扫地僧·2025-03-23 07:57

unique_ptr 在异常安全方面怎样？

std::unique_ptr在异常安全方面表现出色，主要得益于其基于RAII（ResourceAcquisitionIsInitialization，资源获取即初始化）的设计理念。

·2025-03-23 06:02

通过Bokeh实现大规模数据可视化的最佳实践【从静态图表到实时更新】

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

步入烟尘·2025-03-23 05:07

RabbitMQ--topic模式

模式2.通配符的使用3.举例4.生产者代码示例5.消费者代码示例1.topic模式Topic模式与Direct模式相比，他们都可以根据Routingkey把消息路由到对应的队列上，但是Topic模式相较于Direct

浮休383·2025-03-23 05:01

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