轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

已于 2024-04-08 00:02:04 修改
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文章标签： python
于 2024-04-07 17:45:03 首次发布
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版权
本文介绍了使用猪猪Chat平台上的InternLM2-Chat-7B模型进行交互，提到一元二次方程示例的局限性，指出Python代码解释器可能未正确配置，同时也展示了在ArxivSearch方面的应用以及进行图片理解和图文写作的实际操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.8B讲故事还差点意思。

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猪猪Chat-InternLM2

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使用 Lagent 运行 InternLM2-Chat-7B 模型

一元二次方程还是不行。看着其实方法还是会的
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python code interpreter估计还没设置好，看起来是那么回事了
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ArxivSearch可以。
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图文写作实战

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图片理解实战

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akandfxs
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随机森林算法（Random Forest）Python实现
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随机森林（Random Forest）：机器学习中的经典算法
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随机森林算法 本自述文件概述了机器学习中随机森林算法的细节 先决条件 您需要在计算机上正确安装以下物品。 资料集 或者您可以使用Google colab笔记本 解释 随机森林始于决策树的想法。 这是一种基于流程图做出决策的方法。 随机森林是一种基于来自许多决策树的投票进行决策的方法，这些决策树是通过使用属性的子集创建的。 我们这样做是为了防止决策树过度拟合。 假设您有几个模型，每个模型都对一些数据进行分类。 随机森林的目标是以“可概括的方式”将预测误差减至最小，这意味着可以用尽可能少的步骤来完成。 因此，我们希望使用每个模型的输出，以便为我们提供有关分类的最多信息。 也看到 脚步 从训练集中随机选择K个数据点。 建立与这K个数据点相关的决策树。 选择要构建的N棵树，然后重复上述步骤。 对于新的数据点，使您的每一棵树都将有关数据点的Y值预测为，并为所有新的Y值分配平均值。
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随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并将这些决策树的结果进行综合（比如投票或者求平均）来做出最终的预测。这些决策树是在训练过程中通过对训练数据集进行有放回抽样（Bootstrap Sampling）构建的。如对决策树不了解可看《机器学习》——决策树。
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