- 博客(15)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 15.正则化——防止过拟合的有效手段
在人工智能(AI)领域，尤其是在机器学习和深度学习中，正则化(regularization)具有非常重要的地位。它不仅是训练模型过程中不可或缺的一部分，也是提高模型性能的关键因素之一。此外，正则化还可以提升模型的泛化能力，使得训练后的模型在面对新数据时能够做出更为准确的预测。
2024-10-24 17:38:29
1638
24
原创 14.归一化——关键的数据预处理方法
在人工智能（AI）和机器学习中，归一化（Normalization）是一个重要的预处理步骤。它的主要目的是将数据转换到某个特定的范围。归一化可以帮助模型更高效地学习和提高预测的准确性。归一化在数据预处理方法中占据核心地位，是确保数据质量和模型性能的关键步骤。
2024-10-19 19:24:07
2285
30
原创 13.梯度下降法的代码实战——举足轻重的模型优化算法
通过12.梯度下降法的具体解析——举足轻重的模型优化算法-优快云博客的学习，我们已经了解到了梯度下降法的整体流程与不同分类。归根结底，我们最终是要使用代码实现梯度下降法。
2024-10-13 20:42:41
911
9
原创 12.梯度下降法的具体解析——举足轻重的模型优化算法
梯度下降法(Gradient Descent)是一种广泛应用于机器学习领域的基本优化算法，它通过迭代地调整模型参数，最小化损失函数以求得到模型最优解。
2024-10-03 21:06:11
1885
26
原创 11.梯度下降法的思想——举足轻重的模型优化算法
优化算法在机器学习和人工智能中扮演者至关重要的角色。机器学习模型的训练过程本质上是一个优化问题，即通过调整模型参数来最小化损失函数。梯度下降法(Gradient Descent)在优化算法中占据着重要的地位，因其简单、有效且易于实现。
2024-09-26 16:14:43
1425
5
原创 10.解析解方法推导线性回归——不容小觑的线性回归算法
线性回归是许多复杂机器学习模型的基础。作为一种基本的机器学习方法，线性回归提供了清晰的思路和工具，通过理解其推导过程，可以更好地掌握机器学习的基本原理和模型设计。
2024-09-22 21:18:27
1793
6
原创 9.深入线性回归推导出MSE——不容小觑的线性回归算法
通过8.机器学习从线性回归开始——不容小觑的线性回归算法-优快云博客的学习，我们已经掌握了线性回归模型的概念和基本原理。均方误差(MSE，Mean Squared Error)是评价线性回归模型性能的一个核心指标。
2024-09-19 17:49:47
2167
9
原创 8.机器学习从线性回归开始——不容小觑的线性回归算法
机器学习是让计算机通过数据进行自我学习和改进的技术，而线性回归是其中一种基本的监督学习算法，用于预测一个变量（因变量）与另一个或多个变量（自变量）之间的关系。在线性回归中，我们假设因变量与自变量之间存在线性关系，通过拟合数据来找到最佳的线性模型。
2024-09-13 20:41:33
1093
3
原创 7.科学计算模块Numpy（4）ndarray数组的常用操作（二）
书接上回，numpy能作为python中最受欢迎的数据处理模块，脱离不了它最核心的部件——ndarray数组。那么，我们今天就来了解一下numpy中对ndarray的常用操作。
2024-09-10 21:37:49
1559
原创 6.科学计算模块Numpy（3）ndarray数组的常用操作（一）
众所周知，numpy能作为python中最受欢迎的数据处理模块，脱离不了它最核心的部件——ndarray数组。那么，我们今天就来了解一下numpy中对ndarray的常用操作。
2024-09-06 21:57:25
1228
1
原创 5.科学计算模块Numpy（2）随机数的生成和ndarray属性及其创建方式
通过上一篇4.科学计算模块Numpy（1）概述与初始操作-优快云博客，我们已经了解了Numpy的概念和Numpy数组的创建，今天我们来介绍一下Numpy模块中随机数的生成和ndarray属性及其创建方式。
2024-09-03 17:04:48
1232
1
原创 4.科学计算模块Numpy（1）概述与初始操作
我们想通过Python去学习人工智能，不可避免地要对大量的数据进行操作。在大批量的数据处理下，如果只是人为手动地修改数据信息，未免效率太低。今天我们就来介绍数据科学领域当中至关重要的一个库：Numpy
2024-09-01 17:42:08
1470
1
原创 3.人工智能的任务与本质
人工智能在现实生活中有很多应用。在实现一个人工智能程序时，我们应当将所要实现的应用转换成人工智能的任务。然后再通过设计和选择不同的算法去实现这个任务。
2024-08-31 00:46:45
1966
原创 1.认识人工智能（AI，Artificial Intelligence）
概述：本文主要用于介绍人工智能的应用场景以及人工智能实现拟人化的常见流程。
2024-08-28 19:31:34
2680
24
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