python可视化机器学习第3页

Go 企业开发知识链

Go企业级-全局篇Go企业级-全局篇，又名：Go企业级应用到底层开发（第4天）这个系列是准备做从go基础到Web开发，系统编程，云原生应用,网络编程,工具和脚本开发,机器学习，CGo编程，还有最后的编译器层级底层的分析

Wade_Crab·2025-02-22 05:12

【Python】成功解决: OSError: [Errno 22] Invalid Argument

OSError:[Errno22]InvalidArgument博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等

云天徽上·2025-02-22 05:09

（《机器学习》完整版系列）附录 ——3、复合函数梯度的链式法则（链的次序不可交换）

推导了复合函数梯度的链式法统一形式。首创了的链式记号，非常易记：分子右挪+分数约分，特别是它强调了链的表达次序，由于矩阵积没有交换律，故该链的次序不可交换。注：修正了一般教材中的错误次序（在标量时正确）链式法则在此基础上，我们讨论复合函数的链式法则（只讨论复合后为标量函数的情况，即zzz为标量）。1.当自变量为标量xxx时，梯度为标量：∂z∂x\frac{\partialz}{\partialx}

人工干智能·2025-02-22 03:17

利用DeepSeek提升编程效率:全面指南

它利用先进的自然语言处理和机器学习技术,为程序员提供智能代码补全、代码生成、错误检测等功能。2.Dee

一小路一·2025-02-22 02:45

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 1

1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生，近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现，活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数，导致准备的物料经常不够或浪费。

山海青风·2025-02-22 01:05

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 2

——从零开始的第一个机器学习程序1.为什么要写这个“Hello,TensorFlow!”？无论学习什么新语言或新框架，“HelloWorld!”

山海青风·2025-02-22 01:05

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应

Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

如何系统学习 MATLAB

它不仅在矩阵运算、数据分析和图形可视化等方面表现出色，还在信号处理、控制系统设计以及机器学习中占有重要地位。

热爱技术。·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。

一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度

AI天才研究院·2025-02-21 19:39

大一的你如何入门TensorFlow

接下来，可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架，如果没有基本的理解，直接上

eso1983·2025-02-21 18:31

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术，能够在没有外部标记的情况下，实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备，允许开发者创建沉浸式的AR应用，无需额外硬件支持。

chenjj4003·2025-02-21 16:16

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。

m0_73286250·2025-02-21 15:02

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习—逻辑回归

本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限，内容可能有些许错误。如有错误，请发在评论区。

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

Linux升级openssl解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-21 14:21

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法，介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而，这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能，视频引入了向量化运算的概念，即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类

村北头的码农·2025-02-21 10:19

机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |

第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）3.2.1对目标函数求

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:36

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同，随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是，即使陷入局部

被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

[深入探索USearch：快速高效的单文件向量搜索引擎]

引言在数据科学和机器学习领域，最近出现了许多用于近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighbors,ANNS）的工具。

stjklkjhgffxw·2025-02-21 05:15

如何利用USearch实现快速向量搜索：更轻量、更高效的替代方案

引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统，向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。

sdfugyd·2025-02-21 05:45

机器学习：十大算法实现汇总

机器学习十大算法代码实现：使用numpy、pandas，不调用机器学习相关库。

golemon.·2025-02-21 03:11

langchain系列 - FewShotPromptTemplate 少量示例

前期忙碌的开发阶段结束，需要沉淀自己的应用知识，过一遍LangChain时间：20250220说明：技术梳理，针对FewShotPromptTemplate专门来写一篇博客概念说明few-shot最初来源于机器学习的概念

码--到成功·2025-02-21 02:26

主要空间数据挖掘方法

details/6847925张新长马林兵等，《地理信息系统数据库》[M]，科学出版社，2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域，其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习

CodeYoung7·2025-02-20 23:10

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF

布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

·2025-02-20 21:26

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。

还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六：专栏总结

----------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用

借雨醉东风·2025-02-20 20:10

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-20 17:20

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。

快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一

某龙兄·2025-02-20 17:40

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如

·2025-02-20 17:46

利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战

目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中，数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。

傻啦嘿哟·2025-02-20 14:20

鸢尾花分类项目 GUI

1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。

编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

第2章机器学习概述基本概念：

code_stream·2025-02-20 13:12

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘keyspace@0 ‘)

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2301_82243733·2025-02-20 13:39

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。

AI拉呱·2025-02-20 13:08

FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具

通过FOKS-TROT，您可以轻松地将各种数据源（如文本文件、数据库、API）转换为结构化的知识图谱，并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外，该工

柳旖岭·2025-02-20 12:55

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。

AI天才研究院·2025-02-20 11:45

机器学习·文本数据读写处理

前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据，可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(

AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:36

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。

lozhyf·2025-02-20 07:48

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