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【学术会议论文投稿】深度解码：机器学习与深度学习的界限与交融机器学习：作为人工智能的一个重要分支，机器学习致力于让计算机通过数据和算法自动改进其性能，而无需进行显式的编程。这一概念最早可以追溯到20世纪50年代，随着算法和计算能力的不断演进，机器学习逐渐从理论走向实践，成为解决复杂问题的重要工具。深度学习：则是机器学习的一个子集，特指利用深度神经网络模型进行学习和预测的技术。深度学习的兴起主要得益于21世纪初大数据的爆发和计算能力的显著提升。通过构建多层的神经网络，深度学习能够自动从数据中学习并提取高层次的特征表示，从而在处理复杂任务时展现出强大的能力。

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Peng0426.

Spark-机器学习（8）分类学习之随机森林随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习算法，由多棵决策树组成，且每棵树的建立都依赖于一个独立抽取的样本集。在分类问题中，随机森林通过集成学习的思想将多棵树（决策树）的预测结果进行汇总，从而得到最终的分类结果；在回归问题中，随机森林的输出则是所有决策树输出的平均值。高准确性：由于集成了多棵决策树，其预测结果通常比单棵决策树更准确。鲁棒性：对于噪声和异常值有较好的容忍度，不容易过拟合。易于并行化：由于每棵树的生成是独立的，因此可以很容易地进行并行化处理，提高计算效率。

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Code哈哈笑

【机器学习】从回声定位到优化引擎：蝙蝠算法在SVR超参数优化中的应用蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）是一种基于群体的启发式优化算法，其灵感来源于蝙蝠利用回声定位在夜间寻找猎物的行为。通过模拟蝙蝠群体的飞行与回声定位过程，蝙蝠算法能够在复杂的搜索空间中找到最优解，特别适用于高维优化任务。本文深入探讨了蝙蝠算法在SVR（支持向量回归）模型超参数优化中的应用。首先，定义了SVR模型的超参数空间，包括C、epsilon、kernel和gamma等参数，然后利用蝙蝠算法在这些超参数空间中搜索最优组合。通过蝙蝠的局部与全局搜索能力，优化算法不断改进SVR模型的性能。

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栀沫-x

机器学习——逻辑回归（Logistic Regression）在机器学习中，分类问题是一种常见的任务，目标是根据输入特征将数据点分配到不同的类别中。为了实现分类，我们需要训练一个分类器，该分类器能够根据输入数据的特征进行预测。逻辑回归（LogisticRegression）是一种常用的分类算法，尤其适用于二分类问题。逻辑回归的核心思想是通过对数几率函数（logistic function）将线性回归的输出映射到概率空间，从而实现分类。注意：逻辑回归虽然名字中有回归二字，但是它不是回归算法，而是分类算法。梯度下降法（Gradient Descent）

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Web3&Basketball

AI机器学习 | 基于librosa库和使用scikit-learn库中的分类器进行语音识别语音识别是人工智能领域的一个关键方向，涉及到大量的机器学习和深度学习技术。下面提供一个关于语音识别的概述，包括学习资料、开源技术和完整代码介绍，以及如何进行调优和案例分享。

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Python极客之家

基于机器学习的心脏病风险评估预测系统本项目利用pandas工具，计算特征与患心脏病的斯皮尔曼相关性，并利用 Matplotlib 绘制绘制相关性热力图，同时对各特征统计量进行可视化,对性别、年龄、血压、胆固醇、血糖、心率、心绞痛等特征进行统计分布的可视化，分析与患病的潜在相关性。利用scikit-learn、xgboost等工具包构建不同机器学习模型，对患心脏病的预测性能进行对比分析，测试集预测准确率达到92.2%。后端利用Flask框架搭建 web 服务接口，前端采用 Bootstrap 和 echarts 等框架，构建可视化交互平台，方便

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云边有个稻草人

【机器学习】元学习（Meta-learning）元学习（Meta-learning）是指算法能够从过去的经验中总结出一种策略，以帮助其在面对新的任务时能快速地学习。这与传统的机器学习方法有所不同，后者通常依赖于大量的数据来训练模型，而元学习则侧重于如何通过少量的数据实现高效学习。元学习可以被视为一种“学习如何学习”的过程，即模型不仅学习任务本身的规律，还能学习如何利用先前的任务知识来加速当前任务的学习过程。元学习是机器学习领域的一项重要研究方向，它能够使得模型通过学习如何从过去的任务中提取信息，从而在面对新任务时能够快速适应并提高学习效率。

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云天徽上

【机器学习-14】K-means聚类算法：原理、应用与优化在众多聚类算法中，K-means算法因其简单高效而备受青睐。K-means算法的基本思想是：通过迭代的方式，将数据划分为K个不同的簇，并使得每个数据点与其所属簇的质心（或称为中心点、均值点）之间的距离之和最小。具体来说，K-means算法的执行过程通常包括以下几个步骤：首先，随机选择K个数据点作为初始的簇质心；然后，根据每个数据点与各个簇质心的距离，将其分配给最近的簇；接着，重新计算每个簇的质心，即取簇内所有数据点的平均值作为新的质心；

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Eternity._

【人工智能】deepseek R1模型在蓝耘智算平台的搭建与机器学习的探索在人工智能技术日新月异的时代，AI 模型的不断优化创新，诞生了许多优秀的AI模型，DeepSeek就是后起之秀，DeepSeek一鸣惊人，凭借其独特的技术优势和创新特性，在AI的浩瀚星空中犹如一颗璀璨的明星，散发着耀眼的光芒。它不仅在数据处理、模式识别等方面表现出色，还具备高效的学习能力和适应性，为众多应用场景带来了革命性的变化。

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2的n次方_

【机器学习】图像识别——计算机视觉在工业自动化中的应用本文详细探讨了图像识别技术在工业自动化中的广泛应用，包括质量控制、物体检测与分拣、机器人视觉导航和安全监控等场景。图像识别依赖于深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），其中ResNet、YOLO和Faster R-CNN等模型各有其优势。ResNet适用于高精度检测，YOLO注重实时性，而Faster R-CNN则适合小物体的高精度识别。通过代码示例展示了如何在工业场景中应用YOLO进行物体检测。

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python收藏家

Python | 机器学习中最常用的超参数及使用示例这些超参数的选择通常依赖于具体问题、数据集的特性以及模型的类型。超参数调优是一个迭代的过程，通常需要多次实验来找到最佳的参数组合。

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腊肉芥末果

【机器学习】Anaconda安装后打不开jupyter notebook（网页不自动跳出） anaconda安装成功以后，jupyter notebook可以出现打开的路径，能够手动复制粘贴地址路径打开，却不能自动跳转到网页。解决的办法是在配置文件中加入指定的浏览器配置信息。

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minstbe

半导体数据分析：玩转WM-811K Wafermap 数据集（一） AI 机器学习 WM-811K Wafermap 数据集是一个用于缺陷检测和分类的公开数据集，主要用于研究半导体制造过程中的晶圆缺陷分析。这一数据集由许多晶圆的缺陷模式组成，其中每个晶圆被标记为正常或存在某种类型的缺陷模式。研究人员和从业者可以利用该数据集来开发和评估机器学习和深度学习算法，以自动化地检测和识别晶圆上的缺陷模式。通常情况下，一片8英寸wafer上往往可以放置数百到上千颗芯片（die - 晶粒），具体视芯片的面积大小。

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E绵绵

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大大大反派

机器学习零基础小白指南---- 线性代数入门线性代数是机器学习的基石。在掌握机器学习的实战技巧之前，数学基础是绕不过去的一环。本文从零基础视角，通过简明易懂的方式，带你掌握线性代数的核心概念，帮助你构建机器学习的数据表示与运算基础。向量是线性代数的核心概念之一，可看作一组有序数值的集合，用于描述对象的特征。例子身高：170 厘米体重：65 公斤年龄：30 岁这些特征可以组合为一个向量：矩阵是一个二维数组，由行和列组成，用于表示数据集、模型参数和特征变换。例子：房价数据集面积(㎡)房龄(年)房价(万元)505100。

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大模型玩家

终于明白了！人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系人工智能、机器学习、深度学习、集成学习和大模型等概念相互关联、相互支撑，共同构成了现代人工智能技术的核心框架，它们在不同领域发挥着重要作用，推动着科技的进步和社会的发展。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多的福祉。

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LDG_AGI

【机器学习】阿里Qwen-VL：基于FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型本文首先在引言中强调了一下OpenAI兼容API的重要性，希望引起读者重视，其次介绍了Qwen-VL的原理与模型结构，最后简要讲了下FastAPI以及搭配组件，并基于FastAPI封装了OpenAI兼容API的Qwen-VL大模型服务端接口，并给出了客户端实现。本文内容在工作中非常实用，希望大家能有所收获并与我交流。期待您的关注+三连

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强化学习曾小健

详解矩阵计算中的逆与伪逆，以及其在机器学习中的作用同时，伪逆计算中的奇异值分解会忽略非常小的奇异值，因此具有一定的正则化效果（可避免过拟合）。在机器学习中，伪逆比逆矩阵更常用，特别是在数据不完美（如矩阵不可逆或特征冗余）时，它提供了一种稳健的求解方法，是现代机器学习算法的重要工具。通过将 AAA 转化为单位矩阵 III，同时对单位矩阵 III 进行相同的行变换，最终得到 A−1A^{-1}A−1。是线性代数中的重要概念，在机器学习中有着广泛的应用。在神经网络等模型中，某些矩阵可能不可逆（如小批量训练中的协方差矩阵），伪逆可以代替逆矩阵，避免计算错误。

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北街＆九命猫

网络入侵检测中使用的机器学习特征：深入解析这篇文章将会介绍在网络入侵检测中使用的机器学习特征，我们将会深入解析每个特征的含义和用途。

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2201_75296678

《机器学习》周志华_自学记录第一章绪论## 1.1引言机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生"模型"(model)的算法，即"学习算法"(learning algorithm).在面对新的情况时(例如看到一个没剖开的西瓜)，模型会给我们提供相应的判断(例如好瓜).如果说计算机科学是研究关于"算法"的学问，那么类似的，可以说机器学习是研究关于"学习算法"的学问.## 1.2基本术语：用于预测离散值，例如将样本分为“好瓜”或“坏瓜”。：用于预测连续值，例如西瓜的成熟度（如0.95、0.37）。

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机器学习和优化算法: 擅长机器学习，深度学习，优化算法结合和编写，可以做回归，分类，时序预测，信号分解，递归预测等内容，面包多、公众号、知乎、B站同名！需要可联系我定制！从未和“前程算法屋”合作，谨防被骗！！！

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资源存储库: 不积跬步，无以至千里！感谢您的支持！！！

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神经美学茂森: 大家好！我是个喜欢琢磨“美是怎么炼成的”博士生。简单来说，我的工作就像在给大脑和AI装双摄镜头——左手研究人类看到画作、听到音乐时，大脑里噼里啪啦闪动的火花（这叫神经美学）；右手教人工智能学习梵高画星空时的狂野笔触，或者周杰伦写旋律时的小心思。

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ZhangJiQun&MXP: 本人在读博士，研究大模型，数据交易，联邦学习领域每天帮助你们总结前言论文以及个人遇到问题。投稿Expert Systems with Applications历时4个月；中科院1区顶刊，本人在科研一线，在文章架构设计，公式编辑，图片美化，语言润色。overleaf编辑方面有一定经验，直接订阅后私信本人可以协助完成投稿返修。https://blog.youkuaiyun.com/qq_38998213/article/details/146232131?sharetype=blogdetail&sharerId=146232131&sharerefer=PC&sharesource=qq_3899821

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