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RSS订阅原创 机器学习通关秘籍｜Day 05：过拟合和欠拟合、正则化、岭回归、拉索回归、逻辑回归、Kmeans聚类
本文系统介绍了机器学习中常见的正则化技术与算法。主要包含：1）欠拟合与过拟合概念及其解决方法，重点讲解L1/L2正则化原理；2）岭回归和拉索回归的实现及区别；3）逻辑回归的分类原理；4）K-means聚类算法流程与实现。通过代码示例展示了sklearn中相关API的使用方法，帮助理解如何应用这些技术解决实际问题。文章强调正则化在平衡模型偏差和方差中的关键作用，并比较了不同算法的优劣势。
2025-09-01 20:29:57
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原创 机器学习通关秘籍｜Day 04：梯度下降的概念原理、手动实现梯度下降
梯度下降是机器学习和深度学习中的核心优化算法，用于最小化损失函数并找到最优模型参数。文章介绍了梯度下降的基本概念、实现步骤（包括参数初始化、梯度计算和迭代更新）以及三种主要实现方式：批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD）。BGD使用全数据集计算梯度，稳定性高但效率低；SGD每次迭代使用单个样本，效率高但稳定性差；MBGD是二者的折中方案。文章还提供了手动实现梯度下降的代码示例，并强调学习率选择的重要性。梯度下降通过不断调整参数逼近最优解，是机器学习中不可或缺的优化方法。
2025-08-07 19:14:08
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原创 机器学习通关秘籍｜Day 03：决策树、随机森林与线性回归
本文介绍了三种机器学习算法：决策树、随机森林和线性回归。决策树通过信息增益或基尼指数选择最优特征进行数据划分；随机森林通过集成多棵决策树提高预测准确性；线性回归则通过最小二乘法求解最优参数来建立预测模型。文章详细阐述了各算法的数学原理和实现步骤，并提供了Python的API调用示例。这些算法适用于分类和回归任务，在实际应用中可根据数据特点选择合适的模型。
2025-08-05 20:11:32
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原创 机器学习通关秘籍｜Day 02：特征降维、用KNN算法和朴素贝叶斯实现分类
本文系统介绍了机器学习中的特征降维与分类算法。主要内容包括：1. 特征降维技术（特征选择、PCA），通过方差过滤、相关性分析和主成分分析降低数据维度；2. KNN分类算法，详述距离度量、K值选择和算法优缺点；3. 模型调优方法，包括多种交叉验证技术和超参数搜索策略；4. 朴素贝叶斯分类原理，涵盖贝叶斯定理、条件独立性假设和拉普拉斯平滑。文章通过代码示例展示了各技术的实际应用，为机器学习分类任务提供了系统的技术框架和实践指导。
2025-08-04 19:56:50
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原创 机器学习通关秘籍｜Day 01：挑战起手式——用scikit-learn磨刀，向特征工程亮剑！
本文介绍了机器学习的基本概念、发展历史、分类（监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习）以及应用场景。详细讲解了scikit-learn工具的使用方法，包括安装、数据集加载（玩具数据集和现实数据集）、数据划分技术。重点阐述了特征工程的API使用，涵盖字典特征提取、文本特征提取（CountVectorizer和TfidfVectorizer）以及无量纲化方法（归一化和标准化）。通过具体代码示例演示了机器学习项目开发的关键步骤，为读者快速上手机器学习提供了实用指导。
2025-08-01 19:54:51
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原创 零基础玩转OpenCV｜Day 05：图像处理与计算机视觉基础：从直方图均衡到形态学变换
本文介绍了五种图像处理技术：1. 直方图均衡化：通过重新分布像素强度增强对比度，包括普通方法和CLAHE改进方法；2. 模板匹配：在大图中定位小模板图像的位置，介绍了不同匹配方法；3. 霍夫变换：检测图像中的直线和圆形几何特征；4. 亮度调整：通过线性变换或滑动条交互调整图像明暗；5. 形态学变换：包括腐蚀、膨胀及开闭运算等二值图像处理方法。每种技术都包含原理说明、OpenCV实现代码和效果展示，涵盖了从基础到进阶的图像处理应用。
2025-07-31 19:29:30
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原创 零基础玩转OpenCV｜Day 04：图像特征分析全解析：从梯度到轮廓检测
本文深入探讨了图像处理中的关键特征提取技术，涵盖图像梯度、边缘检测、轮廓分析与凸包检测等核心内容。通过OpenCV工具，详细讲解了Sobel、Laplacian和Canny等算子的原理与应用，并结合代码示例演示了如何实现垂直边缘提取、非极大值抑制与双阈值筛选。进一步介绍了轮廓的查找与绘制方法，以及外接矩形、最小外接圆等几何特征的计算。文章还展示了凸包的获取与可视化，帮助读者全面掌握从边缘到形状分析的完整流程。所有代码均配有简洁实例，便于理解与复现，适合计算机视觉初学者与图像处理爱好者学习参考。
2025-07-25 20:10:32
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原创 零基础玩转OpenCV｜Day 03：OpenCV图像去噪全解析：五大滤波原理、区别与实战对比
本文深入解析OpenCV五大核心滤波算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。从噪声源入手，系统分析高斯噪声、椒盐噪声的成因与特征，并揭示各滤波算法的数学原理：均值滤波采用算术平均，高斯滤波引入距离加权，中值滤波取像素中位数，双边滤波独创空间-颜色双权重机制。最后给出黄金选型指南——文本图像用双边滤波，实时视频选高斯滤波，医学图像推荐非局部均值去噪，助力开发者精准匹配场景需求。
2025-07-24 23:45:50
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原创 零基础玩转OpenCV｜Day 02：10大核心操作实战：从颜色魔法到图像变形
本文介绍了OpenCV较为重要的几个操作，二值化、仿射变换等，每一个知识点都通过相应的图片例子，让读者理解起来更轻松。
2025-07-23 20:12:20
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原创 零基础玩转OpenCV｜Day 01：从环境搭建到基础操作，轻松掌握图像处理利器
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含2500多种优化算法，支持跨平台和多语言开发。本文介绍了OpenCV的基础知识、环境搭建和核心操作：1）环境配置方法（pip/conda安装及验证）；2）图像处理基础（读取/显示/保存图像、获取属性、修改像素）；3）核心功能（图像缩放、颜色空间转换、旋转、剪裁）；4）图像绘制（线/矩形/圆形）和视频处理（读取视频/实时摄像头）。OpenCV作为计算机视觉的入门工具，在人工智能、自动驾驶等领域应用广泛，掌握其基础操作是深入学习计算机视觉技术的重要第一步。
2025-07-22 20:33:26
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原创 从zer0开始学Python｜Day 09：从入门到实战，掌握模块、包、系统模块与第三方模块管理
本文详细讲解了 Python 中的模块化编程核心概念，包括模块、包的定义与使用，以及模块的多种导入方式。通过丰富的代码示例，帮助读者快速掌握常见系统模块（如 os、sys、math、random、datetime）的使用方法，并深入介绍了第三方模块的安装与管理方式（如 pip、虚拟环境 venv 和依赖文件 requirements.txt）。最后通过一个模块化项目实战，展示了如何构建清晰、可维护的项目结构。适合初学者系统学习模块化编程思想，也适合开发者作为模块化开发参考指南。
2025-07-18 19:24:27
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原创 从zer0开始学Python｜Day 08：深入理解Python中的迭代器与生成器，区别、实现与实战应用
Python迭代器与生成器对比指南 摘要：本文系统介绍了Python中迭代器与生成器的核心概念与应用。迭代器是通过实现__iter__()和__next__()方法的对象，适合自定义遍历逻辑；生成器则是使用yield实现的特殊迭代器，具有惰性求值特性。关键区别在于：迭代器需要手动维护状态，生成器自动保存执行状态；迭代器适合精细控制，生成器更简洁高效，特别适合处理大数据流和文件读取。文中提供了数字范围迭代器、斐波那契数列生成器等实用示例，并分析了在数据库查询、实时监控等场景下的最佳实践选择。
2025-07-17 18:44:23
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原创 从zer0开始学Python｜Day 07：全面解析Python中的类与对象 —— 属性、方法详解与实战示例
本文介绍了面向对象编程中类和对象的基本概念，重点讲解了属性和方法的分类及使用场景。类是对事物的抽象描述，对象是类的具体实例。属性分为实例属性和类属性，方法包括实例方法、类方法和静态方法。文章通过汽车、学生等示例展示了构造方法、析构方法的使用，并简要介绍了封装、继承和多态三大特性。这些内容有助于理解如何将功能模块化封装，使代码更清晰有条理，实现从写代码;到设计代码的转变。
2025-07-16 19:11:03
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原创 从zer0开始学Python｜Day 06：Python 高阶技巧，深入理解递归函数与装饰器函数
本文介绍了Python中递归函数和装饰器函数两个核心概念。递归函数通过自调用解决重复子问题，包括阶乘、斐波那契数列等经典案例，具有代码简洁但效率较低的优缺点。装饰器函数则用于在不修改源码的情况下增强功能，包括基础装饰器、带参数装饰器、装饰器链等实现方式，适用于日志记录、权限验证等场景。文章通过丰富示例展示了这两种高阶函数的应用要点，并强调理解装饰器链执行顺序的重要性，为掌握Python函数式编程提供了实用指导。
2025-07-15 18:44:09
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原创 从zer0开始学Python｜Day 05：彻底搞懂 Python 函数参数传递机制：位置参数、关键字参数与 * 和 ** 的妙用
本文深入解析Python函数参数的核心机制，涵盖位置传参、关键词传参、参数默认值、可变参数（*args和*kwargs）以及混合使用技巧。详细介绍了参数解包操作（和），并探讨了参数可变性对函数行为的影响，包括不可变对象与可变对象的区别及其处理策略。最后分享了避免意外修改的心得体会，强调创建副本的重要性，并对比了正确与错误的默认参数使用方法。通过系统梳理函数参数的高级用法，帮助开发者编写更灵活健壮的Python代码。
2025-07-14 18:39:22
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原创 从zer0开始学Python｜Day 04：推导式与常见语句、内置函数总结：高效编程的利器
本文总结了Python编程中的核心概念：1.推导式（列表、字典、集合）的简洁创建方法；2.各类基本语句（函数定义、异常处理、导入、注释、类定义、with、赋值、条件、循环等）的使用方式；3.常用内置函数（all、sum、sort、zip等）的功能示例。文章强调推导式的实用价值、基础语句的重要性，以及内置函数无需死记硬背，建议在实际编程中逐步掌握，必要时查阅文档或使用AI辅助。
2025-07-11 19:38:28
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原创 从zer0开始学Python｜Day 03：复合类型全解析：序列、映射与集合类型深度总结
本文系统介绍了Python中的复合数据类型，包括序列类型（列表、元组、range）、映射类型（字典）和集合类型（集合、冻结集合）。重点解析了各类型的创建方式、基本操作和常用API，特别对比了可变类型（列表、字典、集合）与不可变类型（数字、字符串、元组等）的核心差异。文章通过实例演示了数据增删改查等操作，强调应根据实际需求选择合适的数据结构，并建议通过实践而非死记硬背来掌握不同类型的特点和用法。最后指出理解可变与不可变类型的内存机制是数据处理的关键所在。
2025-07-10 20:19:30
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原创 从zer0开始学Python | Day 02：变量世界的砖瓦 - 深入Python数字与字符串操作精要
本文全面解析 Python 中字符串与数字这两种基础变量类型。从数字类型的整数、浮点数、复数的定义、运算及类型转换讲起，详解字符串的定义特性、索引切片、拼接重复等操作，还介绍了三种字符串格式化技巧。同时，分析了字符串与数字类型的交互方法，总结了浮点数精度、字符串不可变性等常见问题及解决办法，并通过用户信息处理、简单计算器两个实战案例演示综合应用。内容涵盖基础概念与实用技巧，助你夯实 Python 基础，避免常见陷阱。
2025-07-09 15:07:02
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原创 从zer0开始学Python | Day 01：打造你的Python利器 - Conda环境与三大IDE(vscode/PyCharm/Jupyter)配置全攻略
本文提供了Python开发环境快速搭建指南。首先推荐通过官网或视频教程安装Python，然后详细介绍了Anaconda的下载安装步骤，包括更改镜像源配置以加速下载。文章讲解了如何创建和管理Conda环境，并针对常见问题给出解决方案。最后介绍了三种主流IDE（JupyterLab、VSCode和PyCharm）的安装配置方法，包括插件安装和解释器设置，帮助读者快速开始编写Python代码。特别强调了环境配置中的关键步骤和注意事项，适合零基础用户按照指引完成整个开发环境的搭建。
2025-07-08 19:49:53
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