- 博客(24)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 朴素贝叶斯（Naïve Bayes）：高效的概率分类算法
朴素贝叶斯（Naïve Bayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类方法，广泛用于文本分类、垃圾邮件检测、情感分析等任务。它假设所有特征之间相互独立，并利用这些特征的概率分布来进行分类。虽然“朴素”假设可能不完全符合现实情况，但朴素贝叶斯在许多任务中依然表现出较高的准确率，并且计算效率极高，非常适合大规模数据处理。朴素贝叶斯是一种基于概率论的简单但高效的分类算法，特别适用于文本分类、医疗诊断、金融风控等领域。它具有计算效率高、易实现、可解释性强的优点，但在处理特征相关性强的任务时，可能会影响分类效果。
2025-03-19 10:28:38
843
原创 决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法
决策树（Decision Tree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树，并在测试数据上保持较好的泛化能力。决策树是一种经典的机器学习算法，适用于分类和回归任务。
2025-03-03 15:25:19
895
1
原创 基于PCA+RF的数据分类模型含matlab代码（PCA降维后输入进RF模型）
目的：降维，减少数据的维度，同时保留尽可能多的原始数据的方差。标准化数据：为了使每个特征对总的方差贡献相似，通常需要对数据进行标准化处理。计算协方差矩阵：确定数据集中特征之间的协方差。计算特征值和特征向量：从协方差矩阵中提取特征值和特征向量。选择主成分：选择前k个特征向量（主成分），对应的特征值最大，这些主成分解释了数据中最多的方差。转换数据：将原始数据投影到选定的主成分上，得到降维后的数据。
2025-03-03 15:22:11
631
原创 支持向量机（SVM）简介与应用
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类、回归等问题。SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面（或决策边界），使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开，同时最大化分类间隔（Margin）。SVM的目标不仅是找到一个能够区分不同类别的超平面，还要确保这个超平面在区分不同类别时具有最大的间隔。通过这种方式，SVM能够有效地提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。
2025-02-25 15:53:25
543
原创 探秘随机森林：一种强大的机器学习模型
简单来说，随机森林是一种由多个决策树（Decision Tree）组成的集成学习方法。每一棵决策树都是对数据集进行特征选择和划分的“模型”，但单棵树的预测结果可能会存在较大的误差。而通过组合多棵决策树的预测结果，随机森林能够提高整体模型的准确性和鲁棒性。总的来说，随机森林作为一种集成学习模型，凭借其强大的预测能力、较低的过拟合风险和良好的适应性，已经成为数据科学领域中重要的工具之一。无论是在医疗、金融、电子商务还是计算机视觉等领域，随机森林都展现出了强大的应用潜力。
2025-02-25 15:44:26
616
原创 未来技术的边界：机器学习如何塑造我们的世界
机器学习已经不再是科幻电影中的概念，而是正在真实改变我们世界的技术力量。无论是量子计算的推动，还是边缘计算的应用，亦或是AR/VR的进步，机器学习都将与其他前沿技术深度融合，带来一场颠覆性的变革。随着技术的不断演进，未来的机器学习将不再是单一的技术，而是我们生活、工作乃至思维方式中不可或缺的一部分。谁能站在这场变革的前沿，谁就能够在未来的科技浪潮中占据一席之地。未来已来，而我们所能做的，就是不断探索与创新，迎接这个充满无限可能的新时代。
2025-02-24 10:18:13
832
原创 自编码器：深度学习中的无监督学习利器
自编码器作为一种强大的无监督学习工具，能够在许多领域中发挥重要作用。从特征提取、降噪、异常检测到生成模型，尤其是随着变种自编码器的提出，其应用范围不断扩展。随着深度学习的发展，未来自编码器将继续发挥重要作用，成为数据处理和生成任务中的有力工具。
2025-02-24 10:15:44
749
原创 深度强化学习：融合深度学习与强化学习的未来
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过与环境的交互来学习决策策略的机器学习方法。智能体通过在环境中执行动作来获得奖励或惩罚，从而调整其策略。传统的强化学习方法通常依赖于较简单的特征表示和价值函数。然而，随着深度学习的发展，强化学习也逐渐向深度学习融合的方向发展，产生了深度强化学习。深度强化学习将深度神经网络用于近似值函数、策略函数或模型，能够处理更为复杂的环境和高维数据。其核心优势在于能够自动从原始输入中学习特征表示，从而提升了强化学习在复杂任务中的表现。
2025-02-23 09:00:00
766
原创 自监督学习：无需标签的智能学习方法
自监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方法。在监督学习中，模型通过大量的标注数据来进行训练；在无监督学习中，模型尝试从未标注的数据中学习结构和模式。而自监督学习则通过从原始数据本身生成标签来进行训练。换句话说，它不依赖于人工标签，而是通过数据本身的内在结构来构建监督信号。
2025-02-23 08:30:00
605
原创 强化学习中的探索与利用：解决权衡问题的关键
探索指的是智能体尝试新动作的过程，即即便某些动作的回报可能较低，智能体依然会选择这些动作，以便获取更多关于环境的信息。探索有助于发现新的可能性，甚至可能发现更优的策略。在利用的过程中，智能体会根据当前的知识做出最优选择，但这种做法的局限性在于，如果过度依赖当前的策略，可能会错过其他潜在的更优解。在训练的初期，智能体对环境的知识非常有限，因此需要更多的探索，以获得有关环境的更全面信息。然而，探索与利用的权衡也面临许多挑战，尤其是在高维状态空间和复杂环境中，如何快速有效地进行探索，仍然是许多实际应用中的难点。
2025-02-22 19:55:20
294
原创 图神经网络：拓扑数据分析的新时代
图神经网络的基本思想是通过迭代地更新节点的表示来捕捉节点之间的相互关系，从而得到节点的高维表示，进而用于下游任务（如分类、回归、预测等）。图像中的像素或区域可以被表示为节点，图像中的像素之间的空间关系可以表示为图的边。随着计算能力的提升和算法的不断优化，图神经网络将在更多实际问题中发挥巨大作用，未来它将成为处理结构化数据的重要工具，推动人工智能技术的进一步发展。图结构的不确定性：图的结构在许多实际应用中是不确定的或动态变化的，如何处理动态图和不确定图结构，是图神经网络需要进一步研究的领域。
2025-02-22 19:52:02
1006
原创 变压器DGA油色谱故障数据共748组（故障诊断，机器学习，深度学习，SVM支持向量机，PCA）
本人自己整理过的数据集，共748组数据，包含8种故障类型（含正常）：数据获取跳转最后一行。数据有论文来源，现在下单另外加送两篇含有故障数据的论文（与这748组不重复）
2025-02-22 19:39:59
885
原创 深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展
深度学习是机器学习的一个分支，基于人工神经网络模型，尤其是多层（即“深”）神经网络。与传统的机器学习算法不同，深度学习通过构建具有多个隐藏层的神经网络来自动进行特征提取和学习。每一层神经网络都能够从数据中学习到不同层次的抽象特征，最终通过多层非线性变换完成复杂的任务。深度学习作为现代人工智能的核心技术，正在推动各个领域的革命性进展。从基础研究到实际应用，深度学习已经渗透到我们生活的方方面面。尽管存在一些挑战，但随着技术的不断进步和应用场景的扩展，深度学习的未来充满了无限的可能。
2025-02-22 19:35:35
694
原创 生成对抗网络（GAN）：让机器学习“创造”新世界
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习框架，由两个神经网络模型组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。这两个网络以对抗的方式进行训练，生成器的目标是生成尽可能真实的样本，而判别器则尝试区分生成样本和真实样本。生成对抗网络（GAN）以其强大的生成能力和灵活性，推动了人工智能领域的革命，特别是在图像生成、数据增强和文本生成等方面展现出了巨大的潜力。
2025-02-22 19:31:39
1085
原创 强化学习：智能体与环境的互动学习之道
强化学习是一种通过智能体（Agent）与环境（Environment）互动并根据获得的奖励（Reward）来进行学习的机器学习方法。与监督学习不同，强化学习没有明确的标签数据，而是依赖智能体通过探索（exploration）和利用（exploitation）来学习最优策略。强化学习作为一种重要的机器学习方法，正在改变我们与环境互动的方式。它不仅在理论研究中具有深远的影响，在实际应用中也展现了巨大的潜力。随着研究的不断深入，强化学习将会迎来更加广泛的应用和发展。
2025-02-22 19:27:40
747
原创 迁移学习：从已学知识到新任务的智慧迁移
迁移学习是机器学习中的一种技术，旨在利用在一个领域或任务上获得的知识来加速在另一个相关领域或任务上的学习。换句话说，迁移学习试图从一个领域“迁移”知识到另一个领域，尤其是在新任务的数据有限或标注困难的情况下。在传统的机器学习中，模型需要从头开始学习并依赖大量标注数据来优化其参数。而迁移学习的核心思想是，通过将之前任务中学到的特征和模式应用于新任务，能够显著减少对数据的依赖并提高学习效率。迁移学习作为一种强大的技术手段，为解决数据稀缺和快速学习提供了新的思路。
2025-02-21 16:23:50
1146
原创 深度学习：从神经网络到智能应用
深度学习是机器学习中的一类算法，它通过构建多层神经网络模型来模拟人脑的处理方式，从而进行数据的学习与决策。与传统的机器学习方法不同，深度学习能够通过更复杂的网络结构来提取数据中的高级特征，实现端到端的学习。深度学习的核心思想是利用多个隐藏层来逐步抽取数据的低层到高层的特征，从而自动化地进行任务处理。深度学习的基础是人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），其灵感来源于人脑的神经元结构。
2025-02-21 09:52:33
919
原创 机器学习的崛起：从基础概念到实际应用
机器学习是人工智能（AI）的一个分支，旨在通过数据和经验让计算机系统“自动学习”，而不是依赖传统的编程方式。它通过算法让计算机从数据中发现模式和规律，从而使得计算机能够自主做出预测或决策。机器学习的核心思想是：通过学习大量历史数据，模型能够基于这些数据预测未来的结果或识别数据中的重要特征。简单来说，机器学习就是“从数据中学习”。机器学习是当今科技领域中最具变革性的技术之一。它不仅推动了人工智能的发展，还在各行各业带来了前所未有的创新。
2025-02-21 08:00:00
702
原创 基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）
该模型的核心思想是通过不同网络结构的组合，充分挖掘数据中的空间和时间特征。
2025-02-20 10:57:24
1046
原创 PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）
PCA（Principal Component Analysis）是一种数据降维技术，旨在将多维指标转换为少数几个综合指标。在统计学中，PCA是简化数据集的一种方法，通过线性变换将数据映射到新的坐标系中。在新的坐标系中，第一主成分捕获数据投影的最大方差，第二主成分捕获第二大方差，依此类推。主成分分析常用于减少数据集的维度，同时保留对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分、忽略高阶主成分实现的，因此通常能够保留数据的关键特征。然而，应用效果会受具体情况影响。
2025-02-20 10:31:00
1147
原创 优化算法系列：蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）——一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法
蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。它是基于群体智能（Swarm Intelligence）的思想，特别是通过蚂蚁在觅食过程中的信息传递和协作行为来求解优化问题。蚁群优化算法由意大利学者Marco Dorigo于1992年提出，最初用于解决旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem），但现在已经广泛应用于路径规划、调度、机器学习等多个领域。
2025-02-20 10:19:41
803
原创 优化算法概述（什么是优化算法？优化算法有什么用？优化算法的分类？）
优化算法是用于在给定问题的可行解空间中寻找最优解的算法。它们广泛应用于各种领域，包括机器学习、工程设计、资源调度、金融建模等。
2025-02-20 10:08:10
391
原创 注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍
注意力机制（Attention Mechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。它的核心思想是模仿人类在处理信息时的注意力分配方式，根据不同部分的重要性给予不同的关注程度。
2025-02-19 10:51:02
1192
原创 基于溶解气体分析（DGA）的变压器DGA数据故障诊断含代码含数据
在拥有可靠的DGA数据的前提下，结合机器学习分类算法，可以实现变压器的故障诊断。在此数据集的基础上，用随机森林跑出的结果如图。
2025-02-19 10:32:45
1014
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人