机器学习

最新推荐文章于 2025-05-09 15:41:20 发布
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分类专栏： ML
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认识机器学习
m0_73879806的博客
05-04 2152
机器学习这个词的英文名称是 Machine Learning(简称ML) 的直译，在计算界Machine一般指计算机，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果，非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受你输入的指令，相反，它接受你输入的数据!也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。从人的方面来看，机器学习更像是用经验来解决问题。
【机器学习】 Sigmoid函数：机器学习中的关键激活函数
鑫宝的博客
08-09 7106
Sigmoid函数，也称为逻辑函数（Logistic Function），是一种常见的S型函数。Sx11e−xSx1e−x1​其中，e是自然对数的底数，约等于2.71828。
机器学习西瓜书习题参考
热门推荐
herosunly的博客
01-07 4万+
作为人工智能领域（AI）中文教材扛鼎之作，南京大学周志华教授所著的《机器学习》帮助无数AI从业者理清了机器学习的基本原理。在书中，周志华解释机器学习基本术语和问题时，贯穿全书用西瓜进行比喻讲解，因此该书也被读者们昵称为“西瓜书”。接下来我将详细介绍这本书的内容，文末会附上购买链接。叶翰嘉南京大学人工智能学院副教授、博士生导师。从事机器学习领域研究工作，入选全国高校计算机专业优秀教师奖励计划，获中国计算机学会优秀博士学位论文奖等荣誉。詹德川南京大学人工智能学院教授、博士生导师，南京大学科研院副院长。
十大机器学习算法
qq_39783601的博客
03-08 3万+
初学者应该知道的十大机器学习算法 来源：https://builtin.com/data-science/tour-top-10-algorithms-machine-learning-newbies 机器学习算法被描述为学习一个目标函数 (f)，它最好地将输入变量 (X) 映射到输出变量 (Y)：Y = f(X) 最常见的机器学习类型是学习映射 Y = f(X) 以针对新 X 预测 Y。这称为预测建模或预测分析，目标就是要做出最准确的预测。 机器学习算法线性回归逻辑回归线性判别分析分类和回归树朴素贝叶
机器学习之基础知识（全）
m0_58086930的博客
08-06 3万+
学习机器学习前必备知识体系，比较全面，该系列课程笔记会一直更新。本文包括机器学习里涉及到的基本概念，环境的安装，Matplotlib,numpy,pandas的讲解。
配置机器学习环境
oioooooi的博客
03-09 2072
配置机器学习相关环境。
机器学习：高薪背后的技术热潮与职业前景
qq_37031963的博客
03-04 2037
机器学习的基本原理是建立在对大量数据的深入分析和学习之上，其核心在于通过算法使计算机能够从数据中自动提取有用的信息，并基于这些信息做出预测或决策。例如，在信贷领域，机器学习模型可以根据借款人的历史信用记录和行为数据来预测其未来的还款能力，为金融机构提供决策支持。我们将通过一些生动的案例和易于理解的语言，带领读者进入机器学习的神奇世界，激发他们对这一领域的兴趣和好奇心。机器学习的核心在于训练和优化模型。因此，如何降低计算资源和成本，使更多的人和企业能够享受到机器学习的便利，也是机器学习领域需要面临的挑战。
Amazon SageMaker简直就是机器学习平台的天花板
码莎拉蒂
04-06 4万+
最近参与了亚马逊云科技【云上探索实验】活动，通过Amazon SageMaker基于Stable Diffusion模型，非常简单快速搭建的第一个AIGC，一开始以为非常复杂，不懂动手操作，但实际上操作非常简单，没有想象中的恐怖，整体体验非常愉快，我先对Amazon SageMaker简单介绍，然后对基于Stable Diffusion模型，搭建AIGC应用简单总结下。它提供了一整套优秀的机器学习工具和框架，可以帮助用户更轻松地构建、训练和部署机器学习模型，提高模型的精度和效率。
机器学习框架
weixin_45710581的博客
10-08 2024
而对于传统的机器学习任务，Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等框架更为适用，它们专注于传统的机器学习算法，并提供了高效的数据处理和模型构建工具。同时，它提供了丰富的示例和文档，帮助使用者理解和应用各种功能和算法。TensorFlow的优势在于其强大的计算能力和灵活性，支持各种模型和算法，包括深度学习、强化学习、图像处理、自然语言处理等。PyTorch的设计理念简单且灵活，采用动态图的方式来定义和执行计算图，可以与Python无缝集成，同时提供了丰富的功能和库来处理不同类型的数据。
机器学习概念 Machine Learning
草履虫建模的博客
05-09 7970
在机器学习中，主要有三种学习范式：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），它们的主要区别在于数据是否带标签以及学习的目标。定义监督学习是一种机器学习方法，训练数据包括输入（特征）和已知的标签（输出），模型通过学习输入与输出之间的映射关系，从而预测新数据的标签。目标是建立一个函数，将输入映射到输出。任务类型常见算法关键概念应用损失函数（Loss Function）概念损失函数是机器学
机器学习数学基础（Python语言实现） 赠送资源.rar
09-22
机器学习是一种通过数据训练模型，让机器自动学习数据特征并作出预测的技术。它的数学基础涉及线性代数、概率论、统计学和优化理论等众多领域。在实现机器学习算法的过程中，Python语言因其简洁和强大的库支持而成为...
python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf
06-12
【Python机器学习基础】 Python作为机器学习的首选语言，因其简洁的语法和强大的库支持而备受推崇。在开始机器学习之旅之前，首先需要掌握Python的基础编程技能。这包括理解变量、数据类型、控制结构（如if-else，...
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip
12-27
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip...
贝叶斯统计机器学习ppt
01-25
本资源摘要信息将对贝叶斯统计机器学习的主要内容进行概括，从贝叶斯决策理论到机器学习问题实例，涵盖了机器学习的主要模型、模式识别与机器学习的基本问题等多个方面。 贝叶斯决策理论是机器学习中一个重要的理论...
机器学习实战源代码.rar_python机器学习_机器学习_机器学习代码_机器学习实战_机器学习源码
07-14
机器学习源码，供机器学习初学者下载，主要用的语言是python.
工业自动化领域中步科触摸屏与台达VFD-M变频器通讯实现电机控制功能 - 电机控制
07-29
内容概要：本文档详细介绍了使用步科触摸屏和台达VFD-M变频器实现电机控制功能的技术细节。主要内容涵盖所需的硬件配置（如步科T070触摸屏和支持485功能的USB转485转换头），以及具体的功能实现方法，包括正反转控制、点动停止、频率设定、运行频率读取、电流电压和运行状态的监控。此外，还强调了通讯协议的重要性及其具体实施步骤。 适用人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是那些负责电机控制系统设计和维护的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要集成步科触摸屏与台达VFD-M变频器进行电机控制的应用场合，旨在帮助技术人员掌握正确的硬件选型、安装配置及编程技巧，从而确保系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中提到的操作流程和注意事项有助于避免常见的错误并提高工作效率。同时，提供了详细的通讯说明，确保不同设备之间的兼容性和数据传输的准确性。
langchain4j-community-core-1.0.0-beta4.jar中文-英文对照文档.zip
07-29
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
介电弹性体PID DEA模型的参数配置、控制策略与MatlabSimulink建模研究 实战版
07-29
内容概要：本文详细探讨了介电弹性体（DEA）PID控制模型的参数配置、控制策略及其在Matlab/Simulink环境中的建模方法。首先介绍了DEA的基本特性如迟滞和非线性响应，并给出了具体的机械系统参数（如刚度、质量和阻尼）。接着讨论了PID控制器的设计，包括基础的位置式PID实现以及针对实际应用需要加入的抗饱和和滤波措施。对于存在输入延迟的情况，提出了使用Smith预估器的方法，并指出其对模型精度的要求。面对突加负载等扰动，推荐采用串级控制提高系统的稳定性。最后强调了利用Automated PID Tuning工具进行参数调整时应注意的问题。 适合人群：从事智能材料控制系统研究的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并优化介电弹性体驱动器性能的研究者，在理论学习的基础上掌握具体的操作技能，从而更好地应对实际工程中的挑战。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码片段用于指导读者构建自己的DEA控制模型，同时分享了许多实践经验，帮助避免常见的错误。
pso_uav.zip
最新发布
07-29
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Python机器学习实践案例解析
在介绍这个文件的知识点之前，我们先对标题中提到的“python机器学习案例”进行详细的解释。 首先，“python”是一种广泛使用的高级编程语言，它的设计理念强调代码的可读性和简洁性，非常适合初学者学习。同时，它...
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