机器学习

最新推荐文章于 2025-05-13 20:33:05 发布
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文章标签： 人工智能
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本文带你领略机器学习的魅力，解析其并非高深莫测，而是充满乐趣。通过Tensorflow中文官方文档，展示如何让机器学习变得简单易懂，适合初学者入门。

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chuyaju8969
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机器学习和深度学习的区别
胡萝卜不甜的博客
09-26 6504
深度学习是机器学习的一个子集，它基于人工神经网络的概念，特别是那些具有多个非线性变换的层（即深度）。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而无需人为干预。层次结构：深度学习模型由多个层次的神经元组成，每一层都对输入数据进行转换和抽象，从而捕捉数据的复杂特征。自动特征提取：与传统机器学习方法相比，深度学习能够自动从原始数据中学习特征，减少了对人工特征工程的依赖。计算密集型：深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能的GPU，以训练大规模的数据集和复杂的模型结构。代表性模型。
机器学习算法与流程
2401_87217037的博客
09-07 1906
传统的神经网络为BP神经网络，基本网络结构为输入层、隐藏层和输出层，节点代表神经元、边代表权重值，对输入值按照权重和偏置计算后将结果传给下一层，通过不断的训练修正权。深度学习包括：卷积神经网络（CNN），深度神经网络（DNN） ，循环神经网络（RNN），对抗神经网络（GAN）神经网络是基于历史数据构建的分析模型，新数据产生时需要动态优化网络的结构和参数。深度学习中训练集、开发集、测试集的样本比例一般为6:2:2、7:2:1、8:1:1。数据样本需要有足够的覆盖范围，需要覆盖与分析目标相关的维度。
1.1 机器学习简介
tang7mj的博客
08-28 2167
机器学习（Machine Learning）是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以便获取新的知识或技能，并通过重新组织已有的知识结构来不断改善其自身性能。机器学习在人工智能中占据重要位置，是实现人工智能的关键途径之一。研究方向：机器学习是人工智能的一个研究方向，主要研究对象是人工智能算法，研究重点是如何在经验学习中改善具体算法的性能。自动改进：机器学习研究能通过经验来自动改进自身的算法，这使得计算机能够从数据中学习，不断提升其决策能力。数据驱动。
【机器学习】机器学习在教育领域的应用场景探索
科技改变人类，技术成就未来
05-02 2万+
机器学习在教育领域的应用场景探索
自动化机器学习流水线：基于Spring Boot与AI机器学习技术的融合探索
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04-26 4万+
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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
机器学习概述
我的我的博客
04-25 5590
一、 关于概率的基本概念 离散型随机变量：伯努利分布p(x) = ux(1-u)(1-x)、二项分布P(X=k) = Cnkuk(1-u)n-k、 连续型随机变量：∫f(x) dx = 1。高斯分布(正态分布)、指数分 累计分布函数CDF: 随机变量X取值小于等于x的概率cdf(x) = P(X≤x) 联合概率分布(Joint Probability Distribution)、条件概率(Conditional Probability) 采样(Sampling)：给定一个概率分布p(x)生成满足条件的样本。
机器学习发展历程及其分类综述
wodertianna的博客
05-03 2518
随着计算机科学的发展，机器学习在近半个世纪经历了从诞生到崛起的飞速发展。尤其是互联网技术的普及推广，为机器学习的研究和应用提供了广泛的数据支撑。本文着重介绍了机器学习的发展由来和国内外研究现状，简要介绍了机器学习主要的四个部分即有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
【机器学习】人工智能与气候变化：利用深度学习与机器学习算法预测和缓解环境影响
qq_61024956的博客
06-16 9536
全球气候变化已成为世界各国共同面对的重大挑战之一。气候变化带来的极端天气事件频发、海平面上升、生态系统退化等问题，严重影响着人类的生存和发展。因此，寻找有效的方法来预测气候变化趋势并采取相应的应对措施至关重要。
【机器学习】机器学习与AI大数据的融合：开启智能新时代
EterNity_TiMe_的计算机学习之路
06-03 1万+
在当今信息爆炸的时代，大数据和人工智能（AI）已经渗透到我们生活的每一个角落。机器学习作为AI的核心技术之一，与大数据的结合为我们提供了前所未有的机会，从海量数据中挖掘出有价值的信息，进而推动科技的进步和社会的进步
解决(几乎)所有机器学习的问题+机器学习+解决方法
12-24
本书是由技术界的大神Abhishek Thakur 所作，可以帮你解决(几乎)所有机器学习的问题，开源项目在GitHub 有 6K Star。本书介绍了如何应对 ML 和 DL 过程中遇到的挑战，而非单纯地解释算法。该书内含大量代码，适合有...
周志华《机器学习》代码练习.zip
04-16
机器学习（ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练...
吴恩达机器学习代码.zip
04-09
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...
双重机器学习DML（代码+案例+数据）
09-24
python-双重机器学习（Double Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济管理领域有着广泛的应用。这种方法特别适用于处理高维数据和复杂的非线性关系，同时能够提供无偏的参数...
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...
Recraft.ai：赋能专业设计师的 AI 创意引擎
weixin_44903776的博客
05-12 1372
Recraft.ai 是一款专为专业设计师打造的 AI 创意引擎，集图像生成、编辑、矢量化、协作于一体，旨在提升设计效率与创意表达。其核心功能包括 AI 图像生成器、矢量生成器、照片编辑器等，支持风格一致性与品牌化，适用于 Logo 设计、图标制作、广告素材等多个场景。Recraft.ai 强调“设计师主导”理念，提供完全掌控、高效协作与简化工作流程的优势，帮助设计师节省时间并提升作品质量。目前提供免费试用，适合设计师与设计爱好者探索 AI 创意的无限可能。
【datawhale组队学习】coze-ai-assistant TASK01
最新发布
m0_52024881的博客
05-13 735
通过扣子开发的 AI 应用有明确的输入和输出，可以根据既定的业务逻辑和流程完成一系列简单或复杂的任务，例如 AI 搜索、翻译工具、饮食记录等。工作流具备了： 大量的重复性任务 （如内容创作、编辑、发布）和 固定的业务流程 （如策划、创作、审核、发布）。的 AI 项目，它通过对话方式接收用户的输入，由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程，并生成最终的回复。教程：Coze / 扣子（飞书文档）10. 教程：Coze / 扣子。4万字教程-COZE/扣子与智能体入门（飞书文档）
第二十一天打卡
nbbsn的博客
05-11 945
这个结果略微差于聚类后的效果，但和一开始考虑所有特征的预测效果差不多，这个降维算法也比较成功。首先我们要对训练集和测试集进行处理，将非数字部分进行编码，并且将空缺值进行填充。- 输出每个模型的最佳参数和评估指标（准确率、精确率、召回率和F1分数）- 对每个模型分别使用网格搜索和贝叶斯优化进行超参数调优。这里可以看出预测结果大大提高了，这个调整工程是成功的。- 使用三个典型模型：随机森林、支持向量机和逻辑回归。- 在验证集上评估每个模型的性能。
Baklib智能云平台加速企业数据治理
weixin_51374429的博客
05-13 1187
Baklib智能云平台通过一站式数字资源管理、知识库构建及多场景内容系统搭建，实现企业图文音视频全资产统一存储与智能分类，结合AI驱动的高效数据预处理能力，显著提升知识沉淀效率和治理规范性，助力客户服务、内部协作与数字资产价值释放。
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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