机器学习路线树点亮之旅

最新推荐文章于 2025-07-18 17:09:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-18 17:09:42 发布 · 123 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了机器学习的基本算法，包括监督学习中的线性回归、逻辑回归、k-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机，以及非监督学习中的K-means算法。此外，还概述了Python中常用的机器学习库，如numpy、pandas、matplotlib、scipy等。
学习内容
Python扩展库
机器学习基本算法
深度学习
numpy
pandas
matplotlib
scipy
监督学习
线性回归
逻辑回归
k-近邻算法
树
决策树
朴素贝叶斯
SVM支持向量机
非监督学习
逻辑回归
K-means K均值
强化学习
其他
神经网络
牵引电机点动
收卷电机点动
1选择单动
3左右点动
9左右点动
启动
牵引电机频率控制
收卷电机转矩控制
复位频率以及转矩
1选择联动
4启动
5速度左增右减
7转矩左增右减
6复位
停止
4启动
2紧急停车
picimer
关注
DigitalBCG大中华区季刊 创新点亮数字化之旅.rar
09-10
《DigitalBCG大中华区季刊 创新点亮数字化之旅》是一份深入探讨数字化转型与创新在大中华地区影响的专业报告。这份报告由知名咨询公司波士顿咨询集团（BCG）发布，聚焦于如何利用创新技术推动企业数字化进程，为读者...
陈菜菜的机器学习技能树点亮之旅
ccc_bioinfo的博客
08-18 163
2020.8.18
探索机器学习算法在图像分类中的应用之旅
Yuuuuxinwang的博客
01-08 427
学习 CNN 架构时，从最基础的 LeNet - 5 开始，理解卷积核如何在图像上滑动、提取局部特征，池化层怎样降低数据维度、保留关键信息，全连接层完成最终的分类决策。同时，尝试模型压缩技术，对训练好的模型进行剪枝，去除冗余连接，在不损失过多精度前提下减小模型体积，提升推理速度，使其更适用于资源受限环境。此外，受前沿研究启发，探索迁移学习，利用预训练模型（如在 ImageNet 上训练的 ResNet）在自定义数据集上微调，让模型快速适应新任务，节省大量训练时间与资源，开辟出一条通往高效图像分类的捷径。
Python机器学习：从入门到精通
YunWisdom
07-18 1182
当您翻开此书，您正踏入一场数据与智慧的修行。机器学习，并非冰冷的符码，而是机器模拟人类洞察世界的法门。本书将带您，以Python为舟，泛游于算法之海。我们不只传授“术”，更探求其后的“道”——从数据的生灭流转中观照规律，于模型的迭代演进里体悟得失。愿您合上书卷时，收获的不仅是驾驭数据的技能，更有一双洞悉复杂、化繁为简的“智慧之眼”。现在，让我们一同启程。
如何量化机器学习中不确定性
qq_38378771的博客
04-22 1639
这些不确定性形态各异，如同森林中的奇花异草，各有其独特的生态位与生存策略。而贝叶斯框架更是提供了天然的不确定性量化框架，通过先验概率与后验概率的计算，可以得到模型参数的不确定性分布。此外，可解释性技术如LIME、SHAP等，能解析不确定性对单个预测结果的影响，如同为森林中的生物撰写详细的观察日记，帮助我们深入理解不确定性如何塑造模型行为。此外，可解释性技术如LIME、SHAP等，能解析不确定性对单个预测结果的影响，如同为森林中的生物撰写详细的观察日记，帮助我们深入理解不确定性如何塑造模型行为。
【机器学习】量子机器学习：当量子计算遇上人工智能，颠覆即将来临？
2301_80350265学无止尽5的博客
01-05 5887
机器学习，作为人工智能的核心驱动力，致力于赋予机器从复杂数据海洋中洞察规律、学习模式的神奇本领。在常见的有监督学习任务场景里，我们像是智慧的引导者，为机器准备好一组蕴含丰富知识的“教材”——包含输入特征xxx与对应标签yyy的训练数据。机器则如同求知若渴的学生，通过优化目标函数这一“学习路径”，全力寻找一个理想的模型fxf(x)fx，力求让预测值fxf(x)fx与真实标签yyy无限贴近，就像临摹大师画作，一笔一划皆追求神似。
深入探索机器学习中的聚类算法
码途探索
09-25 1405
在数据科学的世界中，数据的形态多种多样，它们的用途和意义也各不相同。有时候，我们面对的挑战不是预测或分类，而是理解数据本身。我们希望从海量的数据中发现模式，将相似的数据归纳在一起，揭示数据内在的结构。这种探索数据内在结构的过程，就是聚类分析。聚类算法作为无监督学习的核心，不需要任何预先标注的数据，它直接从数据的特征出发，将数据点分组成若干个集群。每个集群内的数据点具有高度的相似性，而不同集群间则差异显著。聚类分析在市场细分、社交网络分析、图像分割、基因表达分析等多个领域都有广泛的应用。
机器学习简史及发展趋势预测
热门推荐
scott198512的博客
05-30 1万+
机器学习的简史、发展脉络与未来趋势预测
点亮机器学习之路 - 探索Rust的Candle框架
gitblog_01122的博客
08-23 690
--- 随着深度学习和机器学习技术的飞速发展，寻找一个高性能且易用的开发框架成为众多开发者的心头好。今天，让我们一起深入了解一款专为Rust编程语言设计的轻量级ML工具箱——**Candle**，它旨在照亮你的机器学习之旅。 ## 项目介绍 Candle是一个以性能为中心的最小主义机器学习（ML）框架，它特别强调GPU支持，并力求提供给开发者一个简单易用的接口。这个项目由Hugging Fa...
大数据新视界 --大数据大厂之 Ray：分布式机器学习框架的崛起
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
10-20 4000
本文全面介绍 Ray 分布式机器学习框架，包括其特点、优势、对人工智能和大数据领域的影响、应用场景、案例分析及未来发展趋势，提供丰富代码示例，为读者提供深入了解 Ray 的参考。
【机器学习】窥数据之序，悟算法之道：机器学习的初心与远方
半截诗的博客~
12-04 4265
机器学习是人工智能的重要分支，它通过数据驱动的方法，让计算机能够自主学习规律并完成任务。本文从定义入手，详细解析了机器学习的三大类型（监督学习、无监督学习、强化学习），并结合推荐系统、图像处理和金融风控等实际案例，展示了其广泛的应用场景。针对学习机器学习的基础需求，本文梳理了线性代数、概率论和编程的入门路径，并以房价预测的实战项目为例，完整讲解了机器学习项目的核心流程。适合人群：零基础到初学者，帮你轻松搭建学习框架！
开启微控制器上的机器学习之旅
### 开启微控制器上的机器学习之旅 #### 1. 开发环境与工具简介 Arduino IDE 包括网络编辑器和本地版本，在提及 SparkFun RedBoard Artemis Nano 时，特指本地版本。用于训练机器学习模型的软件框架和环境主要有 ...
基于Qt框架的学生信息管理系统开发实践
11-29
人工智能领域应用开发项目：综合信息处理平台构建 本项目聚焦于智能技术在数据管理领域的实际应用，通过系统化方法构建高效的信息处理体系。该平台采用模块化架构设计，包含数据采集、智能分析、决策支持三大核心组件。 在技术实现层面，系统运用机器学习算法进行数据特征提取，结合自然语言处理技术实现非结构化数据的智能解析。平台具备实时数据处理能力，支持多源异构数据的集成与融合，通过可视化界面提供直观的数据展示。 项目开发遵循严格的工程规范，采用分层架构确保系统的可扩展性和维护性。安全机制方面，建立了完善的身份认证与权限管理体系，保障数据在处理过程中的完整性与机密性。性能优化方面，通过负载均衡和缓存策略提升系统响应效率。 该实践项目体现了人工智能技术在现代化信息管理中的关键作用，为各行业的数据治理提供了可靠的技术解决方案。通过实际应用验证，系统在数据处理效率、分析准确性和用户体验等方面均表现出显著优势。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Docker Desktop Installer-4.53.exe
11-29
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中
易语言制作图标，标注类图标
最新发布
11-29
各种标注用途图标，，分类标注，分类管理
双侧电源系统距离保护仿真模型（Simulink仿真实现）
11-29
双侧电源系统距离保护仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的双侧电源系统距离保护仿真模型的构建与实现，重点阐述了距离保护在电力系统中的工作原理及仿真方法。通过建立双侧电源系统模型，模拟不同类型故障，分析保护装置的动作特性，验证距离保护的可靠性与准确性。文中涵盖了系统建模、故障设置、保护算法实现及仿真结果分析等核心环节，旨在帮助读者掌握电力系统继电保护的仿真技术，特别是距离保护在复杂电网环境下的应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Simulink仿真经验的电气工程专业学生、研究人员及从事继电保护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握双侧电源系统中距离保护的基本原理与配置方法；②通过Simulink仿真理解故障发生时保护装置的动作行为；③为电力系统保护方案设计、教学实验或科研项目提供仿真技术支持。; 阅读建议：建议读者结合电力系统继电保护教材，按照文档结构逐步搭建仿真模型，重点关注故障设置与保护判据的实现逻辑，并通过调整参数观察仿真结果变化，加深对距离保护动作特性的理解。
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-29
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕局部对比度增强的CLAHE算法展开研究，详细探讨了其在图像增强中的应用原理与实现方法，重点分析了直方图均衡化的局限性及CLAHE算法如何通过限制对比度拉伸来有效提升图像局部细节表现力，防止噪声过度放大。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者理解算法流程并进行实验验证，同时可能涉及与其他图像增强方法的对比分析。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事计算机视觉、遥感、医学影像等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①用于低光照或对比度不足图像的预处理，提升后续图像识别、分割或检测任务的效果；②作为教学案例帮助理解直方图处理技术的核心思想与算法实现细节；③为科研项目中图像质量优化提供可复现的技术方案。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将该算法应用于自身研究领域的实际图像数据，进一步掌握其适用边界与优化策略。
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
11-29
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机高效路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）和标准粒子群算法进行了对比分析。研究通过Matlab代码实现仿真，验证了改进PSO在收敛速度、路径最优性和稳定性方面的优势，适用于静态与动态障碍物环境下的三维路径规划问题。文章还涉及多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用背景和技术实现框架。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法知识，从事无人机、智能算法、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂环境中的路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA）在路径规划中的性能差异；③为改进粒子群算法的实际应用提供Matlab代码实现与实验依据。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与仿真实验设计部分，同时可延伸至多无人机协同路径规划及其他智能算法的应用对比研究。
基于Arduino与AD8232的实时心电图系统设计
11-29
提供了实现基于Arduino与AD8232模块的实时心电图系统设计的全部资源。以下是对资源内容的详细说明： 资源内容 Arduino IDE参考源代码：本部分包含了Arduino控制AD8232模块，实现实时心电图信号采集的核心源代码。用户可以在此基础上进行二次开发，以满足不同的需求。 模块说明文档：详细介绍了AD8232模块的使用方法，包括接线方式、功能以及注意事项，帮助用户更好地理解模块特性，顺利完成硬件搭建。 测试代码：提供了一系列测试用例，用户可以通过这些代码来检验系统的稳定性和准确性，确保在实际使用中的可靠性。 Processing心电图显示设计源代码：这部分代码用于将Arduino采集到的心电图数据实时显示在Processing界面上，以图形化的方式直观展示心电图波形。 使用说明 请确保您已安装Arduino IDE，并且具备基础的Arduino编程知识。 根据模块说明文档正确连接AD8232模块与Arduino板。 使用Arduino IDE打开参考源代码，编译并上传到Arduino板。 运行Processing源代码，观察心电图的实时显示效果。 注意事项 使用过程中请遵循相关安全规范，确保操作安全。 请勿随意修改核心代码，以免影响系统稳定性。 在进行心电图信号采集时，请确保所有设备接地良好，以避免干扰。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值