pickle机器学习

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355）

Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355））引言：正文：一、Java构建的金融数据处理架构1.1多源数据实时融合与清洗1.2跨市场数据关联（风险传导分析

青云交·2025-07-24 06:24

机器学习—交叉验证

1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率”，学习器在训练集上的误差称为“经验误差”或“训练误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。我们需要的是泛化误差低的学习器，但是我们只能习得一个经验误差很小、在训练集上表现很好的学习器。然而，如果学习器把训练样本的自身的一些特点当做了所有潜在样本都具有的一般性质，会导致泛化性能下降，这称为“过拟合”，相对的“欠拟合”是指对样

hwang_zhic·2025-07-24 05:49

PyTorch深度学习工具箱整理总结

Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。

前网易架构师-高司机·2025-07-24 05:48

计算机毕业设计——springboot的准妈妈孕期交流平台

近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解

·2025-07-24 04:14

Python机器学习：从零基础到项目实战

目录第一部分：思想与基石——万法归宗，筑基问道第1章：初探智慧之境——机器学习世界观1.1何为学习？从人类学习到机器智能1.2机器学习的“前世今生”：一部思想与技术的演进史1.3为何是Python？

Yuner2000·2025-07-24 03:06

数据集标准化:软件2.0的基石工程

数据集标准化,软件工程,数据质量,机器学习,人工智能,数据治理,数据可信度1.背景介绍在当今数据爆炸的时代，数据已成为企业和组织的核心资产。

AI大模型应用之禅·2025-07-24 02:01

Day9: OpenCV学习（一）—— 图像基础

图像读取2.图像显示3.图像裁剪4.图形尺寸修改5.图像保存6.图像绘制7.视频捕获即显示总结前言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库

·2025-07-24 02:26

Python 现代时间序列预测第二版（五）

md5/22eab741fce9c15dfad894ecf37bdd51译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十七章：概率预测及更多在整本书中，我们学习了生成预测的不同技术，包括一些经典方法，使用机器学习以及一些深度学习架构

绝不原创的飞龙·2025-07-24 01:51

云服务器性能优化全攻略：CPU、内存、磁盘IO调优实战

无论是高并发网站、实时数据分析还是机器学习训练，优化云服务器性能都是开发者必须掌握的核心技能。本攻略将从CPU调度、内存管理、磁盘IO三个维度，结合Linux系统特性和实际场景，提供可落地的优化方案。

Gloria歌洛莉亚·2025-07-24 00:12

AI 驱动自动化运维平台架构与实现

AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。

大富大贵7·2025-07-23 23:37

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama（一）

在这样的背景下，Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路，极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。

开源技术探险家·2025-07-23 15:20

机器学习之——认识机器学习

首先，什么是机器学习？参照百度百科的讲解，“机器学习是一门多领域交叉学科，设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

-睡到自然醒~·2025-07-23 15:17

Epoch

在深度学习和机器学习中，Epoch（轮次或周期）是一个核心训练概念，指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。

老兵发新帖·2025-07-23 14:15

Python --- day 10 Opencv模块的使用

1OpenCV介绍OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成，用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。

AnAn__kang·2025-07-23 14:44

机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理

提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化)，许多学习算法中目标函数

·2025-07-23 14:11

车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径

第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。

百态老人·2025-07-23 13:37

过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强

Ryan_sz1·2025-07-23 13:49

数字人系统：AI界的超级巨星，你准备好了吗？

深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过构建多层

优秘智能UMI·2025-07-23 11:24

聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML

近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具

CSDN资讯·2025-07-23 10:18

阿里云态势感知和安骑士有什么区别？

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士

阿腾云·2025-07-23 09:00

「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化

目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_

胖达不服输·2025-07-23 08:29

数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。

一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte

zzywxc787·2025-07-23 07:56

7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解

7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解一·摘要二·个人简介三·前言四·原理讲解五·算法流程六·代码实现6.1坐标下降法6.2最小角回归法七·第三方库实现7.1scikit-learn

以山河作礼。·2025-07-23 06:53

机器学习算法之回归算法

一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念‌‌线性回归算法是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。‌线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量（y）和一个或多个自变量（x）之间的关系。其基本形式为y=wx+e，其中w是权重，x是自变量，e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小。

福葫芦·2025-07-23 06:52

7篇1章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建

机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一，其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。

MD分析·2025-07-23 06:50

支持向量机SVM

支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。

李昊哲小课·2025-07-23 01:52

高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解

高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。

码字的字节·2025-07-23 00:15

机器学习初学者理论初解

这些“智能”背后，都藏着一位隐形高手——机器学习（MachineLearning）。一、什么是机器学习？简单说，机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。

Mikhail_G·2025-07-22 21:51

Embedding与向量数据库

1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），

玖月初玖·2025-07-22 21:20

2023年第10期(NeuroImage)：DomainATM：多中心医学图像数据标准化工具箱

7.4/Q1/中科院一区4.DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应（DA）是基于机器学习的现代医

影浮科技ImageFlow·2025-07-22 19:05

在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系

在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理

·2025-07-22 19:08

迁移学习：知识复用的智能迁移引擎 | 从理论到实践的跨域赋能范式

一、核心定义与基本概念迁移学习（TransferLearning）是一种机器学习范式，其核心思想是：将源领域（SourceDomain）学到的知识迁移到目标领域（TargetDomain），以提升目标任务的性能

大千AI助手·2025-07-22 18:04

AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析

AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析关键词：用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要：本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程，从基础概念到核心技术

·2025-07-22 17:26

Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战：异步并发+AI反爬识别的技术解密

目录引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四

程序员_CLUB·2025-07-22 13:34

万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。

·2025-07-22 11:51

TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革

TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词：TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要：本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新

AI原生应用开发·2025-07-22 10:42

多语言文本分类在AI应用中的实践

多语言文本分类在AI应用中的实践关键词：多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要：本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。

AI原生应用开发·2025-07-22 10:41

从零开始构建AI原生应用的认知架构

从零开始构建AI原生应用的认知架构关键词：AI原生应用、认知架构、机器学习、知识图谱、神经网络、智能决策、系统设计摘要：本文深入探讨如何从零开始构建AI原生应用的认知架构。

AI原生应用开发·2025-07-22 10:39

Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读

此外，最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的

钟屿·2025-07-22 07:45

基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容

·2025-07-22 07:45

吴恩达机器学习cs229-学习笔记-更新中

吴恩达机器学习cs22901基础概念语言：Matlab/python监督学习定义：获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组

是娜个二叉树！·2025-07-22 07:15

「日拱一码」033 机器学习——严格划分

目录简单随机划分（train_test_split）分组划分（GroupSplitting）简单分组划分(GroupSplitting)分层分组划分(StratifiedGroupSplitting)交叉验证法（Cross-Validation）分组K折交叉验证（GroupKFold）留一组法（LeaveOneGroupOut）简单随机划分（train_test_split）简单随机分组通过随机分

胖达不服输·2025-07-22 07:44

从零开始：搭建你的人工智能开发环境

前言在人工智能和机器学习的旅程中，一个稳定且高效的开发环境是成功的关键第一步。无论是初学者还是经验丰富的开发者，一个配置良好的开发环境都能大大提高工作效率，减少遇到的问题。

人工智能教程·2025-07-22 06:41

基于机器学习的加密货币资金费率预测与套利策略

一、资金费率机制解析永续合约的资金费率是加密货币衍生品市场独有的机制，旨在使永续合约价格锚定现货价格。资金费率每8小时结算一次，结算时多空双方互相支付资金费用：费率为正时，多头支付给空头；费率为负时，空头支付给多头。此机制既促使永续合约价格回归现货价格，也反映市场多空情绪。某安永续合约资金费率计算公式通常为：资金费率 F = 平均溢价指数 P + Clamp(综合利率 I − 溢价指数 P, +0

云梦量化科技·2025-07-22 03:20

机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行

目录一、感知系统内部传感器：外部传感器：二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴，但结构通用)：3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习

具身智能-查布嘎·2025-07-22 02:12

机器学习入门（五）：线性回归—从模型函数到目标函数

从数据反推公式假设我们获得了这样一张表格，上面列举了美国纽约若干程序员职位的年薪：enterimagedescriptionhere大家可以看到，表格中列举了职位、经验、技能、国家和城市几项特征。除了经验一项，其他都是一样的。不同的经验（工作年限），薪水不同。而且看起来，工作年头越多，工资也就越高。那么我们把Experience与Salary抽取出来，用x和y来分别指代它们。enterimaged

米饭超人·2025-07-22 01:19

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向

AI智能应用·2025-07-22 00:32

一个例子带你入门机器学习

目录1.为建模选择数据2.选择预测目标3.选择“特征”4.构建您的模型（这篇文章将使用经典墨尔本房价数据集作为例子，引导机器学习的流程，数据集为melb_data.csv，请在csdn的下载区自行下载，

·2025-07-22 00:01

初探机器学习与力学研究的交叉领域

目录关于如何踏入机器学习领域机器学习与力学研究的交叉方向1.使用机器学习加速有限元求解2.结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关系3.结构健康检测4.疲劳寿命预测总结关于如何踏入机器学习领域因为我本科的专业是力学

faderbic·2025-07-22 00:00

[NIPST AI]对抗性机器学习攻击和缓解的分类和术语

原文link：https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdfIntroduction人工智能（AI）系统在过去几年中持续全球扩展。这些系统正在被众多国家开发并广泛部署于各自的经济体系中，人们在生活的许多领域都获得了更多使用AI系统的机会。本报告区分了两大类AI系统：预测型AI（PredictiveAI，PredAI）和生成型A

Anooyman·2025-07-22 00:57

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