机器学习精品资料汇总

最新推荐文章于 2025-05-16 09:30:14 发布
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m0_37698795
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机器学习和人工智能之间的区别
2401_85782938的博客
06-28 3238
人工智能（AI）和机器学习（ML）是更广泛的计算机科学领域中两个密切相关但又不同的领域。人工智能是一门专注于创建智能机器的学科，这些机器可以执行通常需要人类智能的任务，例如视觉感知、语音识别、决策和自然语言处理。它涉及开发可以根据输入数据进行推理、学习和决策的算法和系统。另一方面，机器学习 (ML) 是人工智能的一个子领域，涉及教导机器从数据中学习，而无需明确编程。机器学习算法可以识别数据的模式和趋势，并使用它们来做出预测和决策。
精品--机器学习、深度学习的学习路径及知识总结.zip
02-05
本资源"精品--机器学习、深度学习的学习路径及知识总结.zip"提供了一个详细的学习路径和关键知识点的总结，旨在帮助初学者和进阶者系统地掌握这两个领域的核心概念。 首先，机器学习是数据驱动的算法应用，主要分为...
5 大常用机器学习模型类型总结
2401_85280106的博客
11-04 992
为了理解什么是集成学习算法，首先，你需要知道什么是集成学习。集成学习是一种同时使用多个模型，以达到比使用单一模型更好的性能的方法。从概念上讲，可以参考下面这个比喻：!我们向一个班里的学生提出一个数学问题。他们有两种解答方式：合作解答和单人解答。生活经验告诉我们，如果全班同学一起合作，那么学生之间可以互相检查，协作解决问题，并最终给出一个唯一的答案。然而单人作答就没有这种检查的福利了——即使他/她的答案错了，也没有人能帮他/她检验。
吴恩达机器学习课程全套学习资料精华
weixin_32098457的博客
05-16 635
吴恩达（Andrew Ng）是人工智能领域的先驱之一，其机器学习课程在Coursera平台受到了全球范围内专业人士的追捧。本课程不仅涵盖理论知识，同时也强调实践应用，是许多IT从业者进入机器学习领域的必修课。机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统能够从经验中学习和改进，而不需要进行明确的程序设计。它的重要性在于能够处理大量的数据，发现数据中的模式，并预测未来事件或者做出决策。graph LRA[数据] --> B[算法]B --> C[模型]C --> D[预测/决策]
机器学习面试常见问题汇总
2301_81888214的博客
02-27 1463
本文介绍机器学习面试的两类专业问题——一些基础知识、特征工程。在面试数据分析、算法等岗位的时候均为高频题目。强烈建议收藏起来，一道题一道题地深入研究！
2022机器学习好网站大收藏
ywj_1991的博客
09-20 6369
笔者花了近十天时间，到各个网站上去玩了一遍， 精心筛选出传统机器学习的干货网站和资源，不能保障全面，尽量让每个网站都是机器学习的干货好网站。
机器学习-01-课程目标与职位分析
IT从业者的成长历程
02-13 1327
本系列是机器学习课程的第01篇，主要介绍本门课程的课程目标与职位分析。
一文带你了解机器学习算法
bagell的博客
07-15 1721
简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。对上面这句话的理解：数据：从现实生活抽象出来的一些事物或者规律的特征进行数字化得到。学习：在数据的基础上让机器重复执行一套特定的步骤（学习算法）进行事物特征的萃取，得到一个更加逼近于现实的描述（这个描述是一个模型它的本身可能就是一个函数）。我们把大概能够描述现实的这个函数称作我们学到的模型。更好：我们通过对模型的使用就能更好的解释世界，解决与模型相关的问题。
Python和机器学习最强资料整理
算法channel
09-03 393
王的机器主理人王圣元(FRM, CAIA)新加坡某金融咨询公司总监新加坡国立大学金融数学硕士新加坡国立大学量化金融学士《快乐机器学习》的作者《Python - 金工, 机学, 可视化》(...
机器学习（附学习资料）
qingqingpiaoguo的专栏
11-25 1031
作者：寒小阳&&龙心尘 时间：2016年2月。 出处：http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/50759472 http://blog.youkuaiyun.com/longxinchen_ml/article/details/50749614 声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 1. 引言 也许你和这个叫『机器学习』
精品（2021-2022年）资料预测建模监督机器学习和模式分类概览.总结.doc
09-27
精品课件
精品--机器学习&深度学习网站资源汇总（Machine Learning Resources）.zip
02-05
"精品--机器学习&深度学习网站资源汇总（Machine Learning Resources）.zip" 这个压缩包文件很可能包含了丰富的学习资料，帮助初学者和专业人士深入理解这两个热门的AI分支。虽然没有提供具体的标签，但从文件名...
精品--根据别人和自己在机器学习岗、深度学习岗的面试问题以及答案总结.zip
02-05
【标题】中的“精品--根据别人和自己在机器学习岗、深度学习岗的面试问题以及答案总结”表明这是一个关于机器学习和深度学习岗位面试的资料集合。这份资料可能包含了求职者在面试过程中可能会遇到的问题，以及这些...
算法刷题中如何高效掌握时间复杂度.doc
08-06
算法刷题中如何高效掌握时间复杂度.doc
swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/ks/kubesphere/kubectl:v1.27.16
08-06
docker镜像包swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/ks/kubesphere/kubectl:v1.27.16
Spring Cloud Config配置中心使用全流程.doc
08-06
Spring Cloud Config配置中心使用全流程.doc
PSP_Sevice_Level_2014.xls
08-06
PSP_Sevice_Level_2014.xls
全球透视2025年展望报告.pdf
最新发布
08-06
全球透视2025年展望报告.pdf
《详解HttpServletRequestWrapper的使用方法》
08-06
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 HttpServletRequestWrapper 是 Java Servlet API 中的一个工具类，位于 javax.servlet.http 包中，用于对 HttpServletRequest 对象进行封装，从而在 Web 应用中实现对 HTTP 请求的拦截、修改或增强等功能。通过继承该类并覆盖相关方法，开发者可以轻松地自定义请求处理逻辑，例如修改请求参数、添加请求头、记录日志等。 参数过滤：在请求到达处理器之前，可以对请求参数进行检查或修改，例如去除 URL 编码、过滤敏感信息或进行安全检查。 请求头操作：可以修改或添加请求头，比如设置自定义的 Content-Type 或添加认证信息。 请求属性扩展：在原始请求的基础上添加自定义属性，供后续处理使用。 日志记录：在处理请求前记录请求信息，如 URL、参数、请求头等，便于调试和监控。 跨域支持：通过添加 CORS 相关的响应头，允许来自不同源的请求。 HttpServletRequestWrapper 通过继承 HttpServletRequest 接口并重写其方法来实现功能。开发者可以在重写的方法中添加自定义逻辑，例如在获取参数时进行过滤，或在读取请求体时进行解密。当调用这些方法时，实际上是调用了包装器中的方法，从而实现了对原始请求的修改或增强。 以下是一个简单的示例，展示如何创建一个用于过滤请求参数的包装器： 在 doFilter 方法中，可以使用 CustomRequestWrapper 包装原始请求： 这样，每当调用 getParameterValues 方法时，都会先经过自定义的过滤逻辑。 HttpServletRequestWrapper 是 Java Web 开发中一个强大的工具，它提供了灵活的扩展性，允许开发者
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