机器学习

最新推荐文章于 2025-09-11 23:49:31 发布
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机器学习常见模型
melonbo的专栏
08-06 3335
线性模型是机器学习最基本的算法类型，它试图学到一个通过多个特征（属性）计算的线性组合来预测的函数，简单的线性回归形式如y=ax+b，其中，x代表特征，而y代表结果，一旦a和b的值能到确定，模型即得以确定，此时若输入新的x就可以推算新的y。如果变量仅有一个，则称为一元线性回归，若存在超过一个的自变量，即将x、y、a、b均扩展为向量，则称为多元线性回归。使用线性回归能够预测数据趋势​，还可以处理分类问题。
机器学习的分类
wt334502157的博客
06-13 7427
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测。机器学习（Machine Learning）是一种基于数据驱动的方法，旨在通过自动化的统计模型和算法从数据中学习和提取模式，以进行预测、分类和决策。其核心思想是通过训练数据构建模型，使其在面对新数据时能够准确进行预测和分类。
机器学习概述
Despicable_Me的博客
04-15 9248
机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。简而言之，机器学习是一种从数据中学习规律和模式的方法，通过数据来预测、分类或者决策。
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。
机器学习和深度学习的区别
抟土成人祖，炼石补青天。眼中览银河，手可摘星辰。
09-24 4187
机器学习（Machine Learning, ML）：是一种通过数据来训练算法，让计算机从经验中学习，并在没有显式编程的情况下做出决策或预测的技术。它包括多种不同的算法，例如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）等。深度学习（Deep Learning, DL）：是机器学习的一个子领域，专注于使用多层神经网络模拟人脑的工作方式，尤其擅长处理大量的、非结构化的数据（如图像、视频、语音）。深度学习依赖于人工神经网络，尤其是深层神经网络（DNN），通常有多个隐藏层。特点机器学习（ML）
机器学习学习心得
cccccchenhui的博客
06-05 1718
机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。机器学习的算法分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习即在机器学习过程中提供对错指示。
配置机器学习环境
oioooooi的博客
03-09 2162
配置机器学习相关环境。
Amazon SageMaker简直就是机器学习平台的天花板
热门推荐
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。
机器学习之模型评估
m0_72946768的博客
04-15 3092
模型评估在机器学习中至关重要。模型评估可以帮助我们了解模型的性能如何，指导我们对模型进行改进和优化。通过模型评估，我们可以确定模型的准确性、泛化能力和稳定性，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。另外，对于不同类型的问题，还可以采用不同的评估方法，如P-R曲线、ROC曲线、混淆矩阵等。综上所述，模型评估在机器学习中是至关重要的，可以帮助我们提高模型的性能和效果。FN%7D。
机器学习复习题
爱学习爱运动的专栏
08-03 3094
4.（）是机器学习较早的研究方向，其源于英国数学家托马斯.贝叶斯在1763年发表的一篇论文中提到的贝叶斯定理。C. 人工神经网络 D. 贝叶斯学习。A . 决策树 B. 随机森林。
双重机器学习DML（代码+案例+数据）
09-24
python-双重机器学习（Double Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济管理领域有着广泛的应用。这种方法特别适用于处理高维数据和复杂的非线性关系，同时能够提供无偏的参数...
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...
机器学习考试题目及答案1
08-08
机器学习是一种人工智能领域的核心方法，它允许计算机程序通过经验学习并改进其性能。根据Tom Mitchell的定义，机器学习涉及的任务T、性能度量P和经验E，其中程序在任务上的性能随着经验的增加而提高。在实际应用中...
MOSS-TTSD: 文本对话式语音克隆
m0_72580657的博客
09-10 1715
MOSS-TTSD是一款突破性的对话语音生成系统，专为提升人机交互体验而设计。基于Qwen3-1.7B-base模型优化，它支持中英双语，实现零样本音色克隆和长达960秒的连续语音生成。核心创新包括XY-Tokenizer（1kbps低比特率编码）和对话语境建模技术，经过110万小时语音数据训练。性能评估显示其词错误率低至1.90%，媲美顶尖模型。适用于播客、直播、教育等多种场景，提供本地部署方案。目前支持双人对话克隆，多人对话功能正在开发中。
神经网络矩阵的点乘与叉乘概述
Hanlin的博客
09-09 325
本文介绍了三种常见的矩阵运算方式：1）点乘（逐元素相乘），使用*或torch.mul实现；2）叉乘（矩阵乘法），通过torch.mm或torch.matmul实现；3）相加（逐元素相加），使用+或torch.add完成。每种运算都配有对应的数学符号表示：点乘（⊙）、叉乘（⊗）、相加（⊕）。文中还提到这些运算都支持广播机制。这些基础运算在深度学习框架中广泛应用。
大模型应用开发八股
weixin_58493933的博客
09-10 766
多智能体系统指的是。
Manus AI与多语言手写识别
最新发布
h_k10086的博客
09-11 486
Manus AI的背景与核心功能手写识别技术在AI领域的重要性Manus AI与其他手写识别技术的对比。
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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