机器学习

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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#人工智能

1，机器学习入门（python）
[url]http://blog.youkuaiyun.com/qq_28444159/article/details/54428940[/url]
2，机器学习指南
[url]http://blog.jobbole.com/92021/[/url]
3，吴恩达老师公开课
[url]https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome[/url]
认识机器学习
m0_73879806的博客
05-04 2154
机器学习这个词的英文名称是 Machine Learning(简称ML) 的直译，在计算界Machine一般指计算机，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果，非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受你输入的指令，相反，它接受你输入的数据!也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。从人的方面来看，机器学习更像是用经验来解决问题。
【机器学习】 Sigmoid函数：机器学习中的关键激活函数
鑫宝的博客
08-09 7110
Sigmoid函数，也称为逻辑函数（Logistic Function），是一种常见的S型函数。Sx11e−xSx1e−x1​其中，e是自然对数的底数，约等于2.71828。
机器学习西瓜书习题参考
热门推荐
herosunly的博客
01-07 4万+
作为人工智能领域（AI）中文教材扛鼎之作，南京大学周志华教授所著的《机器学习》帮助无数AI从业者理清了机器学习的基本原理。在书中，周志华解释机器学习基本术语和问题时，贯穿全书用西瓜进行比喻讲解，因此该书也被读者们昵称为“西瓜书”。接下来我将详细介绍这本书的内容，文末会附上购买链接。叶翰嘉南京大学人工智能学院副教授、博士生导师。从事机器学习领域研究工作，入选全国高校计算机专业优秀教师奖励计划，获中国计算机学会优秀博士学位论文奖等荣誉。詹德川南京大学人工智能学院教授、博士生导师，南京大学科研院副院长。
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
机器学习之基础知识（全）
m0_58086930的博客
08-06 3万+
学习机器学习前必备知识体系，比较全面，该系列课程笔记会一直更新。本文包括机器学习里涉及到的基本概念，环境的安装，Matplotlib,numpy,pandas的讲解。
配置机器学习环境
oioooooi的博客
03-09 2072
配置机器学习相关环境。
机器学习：高薪背后的技术热潮与职业前景
qq_37031963的博客
03-04 2043
机器学习的基本原理是建立在对大量数据的深入分析和学习之上，其核心在于通过算法使计算机能够从数据中自动提取有用的信息，并基于这些信息做出预测或决策。例如，在信贷领域，机器学习模型可以根据借款人的历史信用记录和行为数据来预测其未来的还款能力，为金融机构提供决策支持。我们将通过一些生动的案例和易于理解的语言，带领读者进入机器学习的神奇世界，激发他们对这一领域的兴趣和好奇心。机器学习的核心在于训练和优化模型。因此，如何降低计算资源和成本，使更多的人和企业能够享受到机器学习的便利，也是机器学习领域需要面临的挑战。
Amazon SageMaker简直就是机器学习平台的天花板
码莎拉蒂
04-06 4万+
最近参与了亚马逊云科技【云上探索实验】活动，通过Amazon SageMaker基于Stable Diffusion模型，非常简单快速搭建的第一个AIGC，一开始以为非常复杂，不懂动手操作，但实际上操作非常简单，没有想象中的恐怖，整体体验非常愉快，我先对Amazon SageMaker简单介绍，然后对基于Stable Diffusion模型，搭建AIGC应用简单总结下。它提供了一整套优秀的机器学习工具和框架，可以帮助用户更轻松地构建、训练和部署机器学习模型，提高模型的精度和效率。
机器学习框架
weixin_45710581的博客
10-08 2024
而对于传统的机器学习任务，Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等框架更为适用，它们专注于传统的机器学习算法，并提供了高效的数据处理和模型构建工具。同时，它提供了丰富的示例和文档，帮助使用者理解和应用各种功能和算法。TensorFlow的优势在于其强大的计算能力和灵活性，支持各种模型和算法，包括深度学习、强化学习、图像处理、自然语言处理等。PyTorch的设计理念简单且灵活，采用动态图的方式来定义和执行计算图，可以与Python无缝集成，同时提供了丰富的功能和库来处理不同类型的数据。
机器学习概念 Machine Learning
草履虫建模的博客
05-09 7970
在机器学习中，主要有三种学习范式：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），它们的主要区别在于数据是否带标签以及学习的目标。定义监督学习是一种机器学习方法，训练数据包括输入（特征）和已知的标签（输出），模型通过学习输入与输出之间的映射关系，从而预测新数据的标签。目标是建立一个函数，将输入映射到输出。任务类型常见算法关键概念应用损失函数（Loss Function）概念损失函数是机器学
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...
python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf
06-12
【Python机器学习基础】 Python作为机器学习的首选语言，因其简洁的语法和强大的库支持而备受推崇。在开始机器学习之旅之前，首先需要掌握Python的基础编程技能。这包括理解变量、数据类型、控制结构（如if-else，...
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip
12-27
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip...
贝叶斯统计机器学习ppt
01-25
本资源摘要信息将对贝叶斯统计机器学习的主要内容进行概括，从贝叶斯决策理论到机器学习问题实例，涵盖了机器学习的主要模型、模式识别与机器学习的基本问题等多个方面。 贝叶斯决策理论是机器学习中一个重要的理论...
机器学习实战源代码.rar_python机器学习_机器学习_机器学习代码_机器学习实战_机器学习源码
07-14
机器学习源码，供机器学习初学者下载，主要用的语言是python.
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 1145
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
opencv学习（图像梯度）
weixin_63566653的博客
07-26 1163
在图像处理中，图像梯度（Image Gradient）是描述图像中像素值变化率的概念，是理解图像中 “哪里发生变化” 以及 “变化有多剧烈” 的核心工具。从简单的 Sobel 算子到复杂的 Canny 算法，本质都是通过梯度分析实现边缘提取，是计算机视觉中处理图像结构的基础。
AI算法实现解析-C++实例
最新发布
keny-大成的博客
07-29 1262
本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-26 2343
RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
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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