机器学习博客

最新推荐文章于 2024-10-30 15:43:26 发布
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机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 16万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
一、机器学习Machine Learning
Jeremy Deng的博客
12-04 1879
传统机器学习基础
网络安全+机器学习博客
weixin_47532216的博客
01-19 3056
自动化网络流量分析：https://blog.youkuaiyun.com/WellShark/article/details/122192656
机器学习期末考试
热门推荐
JavaGPT的博客
06-05 5万+
机器学习期末考试 一、机器学习链接 1、机器学习期末复习试卷_zhouyan2000的博客-优快云博客_机器学习期末考试} 2、[机器学习笔试题]((4条消息) 机器学习笔试题目_北冥有小鱼-优快云博客_机器学习题目) 3、机器学习面试题 4、一天1个机器学习知识点（一）_猫猫玩机器学习的博客-优快云博客 5、山东大学软件学院机器学习（考试）——期末考试回忆版_ALTLI的博客-优快云博客_机器学习期末 6、机器学习试题_AI_盲的博客-优快云博客_机器学习试卷 7、机器学习题 【含答案和解析】_
传统机器学习总结
xhblair的博客
10-30 2213
本文对传统机器学习相关内容做了梳理。包括：传统机器学习与现代机器学习的对比、传统机器学习中典型的模型和算法、传统机器学习的特点以及应用等。内容其实很简单(好像说了些什么，又好像什么都没说)。 对相关概念更深入的理解，特别是对与现代机器学习区别的理解可能需要从项目实践中获取。 本文的内容算是先占个坑，后续如果有更多概念知识、实践感触等我再做补充。
R语言机器学习
weixin_45452300的博客
12-28 2608
简单介绍一下R语言的几个分类算法便于以后查找 # install.packages("DMwR") # install.packages("kernlab") # install.packages("Hmisc") # install.packages("corrplot") # install.packages("mlogit") # install.packages("randomForest") # install.packages("e1071") # 决策树方法 set.seed(42) #加载
机器学习（Machine Learning）
YYYMarshal的博客
07-09 1万+
Machine Learning, ML 机器学习
【周志华机器学习】一、机器学习基本概念
weixin_42301220的博客
04-03 1万+
文章目录参考资料1. 概述1.1 机器学习定义1.2 基本术语2. 模型的评估与选择2.1 误差与过/欠拟合2.2 评估方法2.3 训练集与测试集的划分方法2.3.1 留出法2.3.2 交叉验证法2.3.3 自助法2.4 调参2.5 性能度量2.5.1 最常见的性能度量2.5.2 查准率/查全率/F12.5.3 ROC与AUC2.5.4 代价敏感错误率与代价曲线 参考资料 Machine-learning-learning-notes LeeML-Notes 本博客为作者根据周志华的西瓜书和参考资料
分布式机器学习
武天旭的博客
03-08 6839
一、分布式机器学习定义 分布式机器学习（DML）是指利用多个计算节点进行机器学习或者深度学习的算法和系统，旨在提高性能、保护隐私，并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。 举个例子，一个由三个计算节点和一个参数服务器组成的分布式机器学习系统如下，训练数据被分为不相交的数据分片并被发送给各个计算节点，计算节点将在本地执行随机梯度下降（SGD）。计算节点将梯度或者模型参数发送至参数服务器。
机器学习之聚类
Daybreak's blog
07-18 3416
聚类是一种经典的方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。聚类试图将数据集的样本划分为若干个互不相交的子集，每个子集称为一个,从而每个簇对应一个潜在的类别。...
收集整理 OCR 相关数据集并统一标注格式以满足实验需求
08-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/630d0ad9e234 收集整理 OCR 相关数据集并统一标注格式以满足实验需求（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【多变量时间序列预测】项目介绍 MATLAB实现基于CSA-Transformer 跨尺度注意力机制（CSA）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例（含模型描述及部分
08-18
内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制（CSA）结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征，提升多变量时间序列的预测性能，降低模型计算复杂度与训练时间，增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制，模型可以同时捕获局部细节和全局趋势，显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战，如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题，并提出了相应的解决方案。此外，项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层，文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标：①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景，如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等；②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用；③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型，提升预测精度和模型解释性。 其他说明：此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据，还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目，促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化，以达到最佳的预测效果。
rubygem-mongo-doc-2.5.1-2.module_el8.3.0+571+bab7c6bc.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
前端监控 SDK：收集上报代码报错、性能数据、页面录屏、用户行为、白屏检测及个性化指标数据
最新发布
08-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/051efea6017a 前端监控 SDK：收集上报代码报错、性能数据、页面录屏、用户行为、白屏检测及个性化指标数据（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【Python开发】IntelliJ IDEA配置Python开发环境与调试技巧：环境搭建、调试方法及规范模板设置指南
08-18
内容概要：本文档详细介绍了在IntelliJ IDEA中配置Python开发环境的方法，包括安装Python插件、配置Python解释器和创建Python项目。调试技巧方面，涵盖基础调试方法如设置行断点、进入调试模式，高级断点类型如方法断点、条件断点和异常断点，以及使用快捷键控制执行流程和查看变量状态。规范模板设置部分讲解了文件头模板配置，提供了一个示例模板内容，并给出了PEP8规范建议，如缩进使用4个空格、每行代码不超过79个字符等。最后，实用技巧部分介绍了虚拟环境管理、依赖安装和代码辅助等功能。; 适合人群：使用IntelliJ IDEA进行Python开发的初学者或有一定经验的开发者。; 使用场景及目标：①帮助开发者快速搭建Python开发环境；②掌握多种调试技巧，提高开发效率；③遵循PEP8规范，编写高质量代码；④利用实用技巧简化开发流程，如管理虚拟环境、安装依赖和代码导航。; 阅读建议：在阅读过程中，建议读者结合自身开发需求，重点关注环境配置、调试技巧和代码规范部分，并动手实践相关操作，以加深理解和应用。
Comso l超表面PT技术：本征态求解与透射相位深度分析 · 光学仿真
08-18
利用Comso l仿真软件对超表面PT技术进行的本征态求解、透射和相位分析。首先简述了Comso l及其在超表面研究中的重要性，接着重点讲解了本征态求解的方法，包括设置材料参数、边界条件等步骤，从而获得超表面的能级结构和模式分布。随后讨论了透射分析，即通过建立光路模型来模拟光与超表面的相互作用，观察光的传输效率和波前变化。最后探讨了相位分析，旨在研究光的波动性质并评估超表面的性能。文中还提及了一些关键的代码片段，用于指导具体的仿真操作。 适合人群：从事光学、电磁学等领域研究的专业人士，尤其是对超表面技术感兴趣的科研工作者和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解超表面PT技术原理及其仿真的研究人员，帮助他们掌握Comso l的具体应用方法，提高研究效率和准确性。 其他说明：文章强调了Comso l在超表面研究中的重要作用，并展示了从理论到实践的完整流程，为未来的技术创新和发展奠定了坚实的基础。
体育馆管理系统源码-基于Web的体育馆管理系统设计与实现-体育馆管理网站代码-体育馆管理项目代码
08-18
体育馆管理-体育馆管理系统-体育馆管理系统源码-体育馆管理系统代码-springboot体育馆管理系统源码-基于springboot的体育馆管理系统设计与实现-体育馆管理管理系统-体育馆管理项目代码
bruce-li-pycharm2022.exe
08-18
bruce-li-pycharm2022.exe
sanlock-3.8.4-1.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
机器学习博客：源代码存储库及子集人工智能资源
资源摘要信息:"ML Endeavors博客是一个专注于机器学习领域的平台，其中包含了与人工智能相关的各类技术文章及其实现源代码。该博客涉及到的主要技术方向为机器学习，这属于人工智能（AI）的一个子集。本文档详细解读...
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