文章目录机器学习概述详解一、引言二、机器学习基础1、机器学习定义及应用场景2、监督学习与无监督学习三、机器学习开发流程四、使用示例1、LeNet网络结构代码示例2、AlexNet网络结构代码示例五、总结机器学习概述详解一、引言机器学习作为人工智能的一个重要分

背景：根据世界卫生组织的数据，全球糖尿病发病率逐年上升。在中国，糖尿病的发病率也呈上升趋势，对人们的生活质量造成严重影响。机器学习算法在糖尿病风险预测方面具有巨大潜力。目的：通过机器学习算法分析糖尿病患者的特征，预测糖尿病风险，并进行可视化分析。内容：数据收集：收集

IPC，全称Inter-ProcessCommunication，即进程间通信，指的是在不同进程之间进行数据交换或同步操作的一种技术。在操作系统中，进程是资源分配和调度的基本单位，每个进程都有自己独立的地址空间和资源，因此进程之间不能直接访问彼此的内存区域。为了实现进程间的数据交换和同步，操作系统提

支持向量机是一种强大的监督学习算法，主要用于分类问题，但也可以用于回归和异常检测。SVM的核心思想是通过最大化分类边界的方式找到数据的最佳分离超平面。1.核心思想目标给定训练数据，其中是特征向量，是标签，SVM的目标是找到一个超平面将数据分开，同时最大化分类边界的

简介在本篇文章中，我们采用逻辑回归作为案例，探索神经网络的构建方式。文章详细阐述了神经网络中层结构的实现过程，并提供了线性层、激活函数以及损失函数的定义（实现方法）。目录背景介绍网络框架构建层的定义线性层激活函数损失函数背景介绍在网络的实现过程中，往往设计

设计和实现了机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、MindSpore等）编译器前端编译器前端：机器学习框架往往具有AI编译器来构建计算图，并将计算图转换为硬件可以执行的程序编译器后端和运行时：完成计算图的分析和优化后，机器学习框架进一步利用编译器后端和运行时实现针对

简介在前两篇文章中，我们详细探讨了如何利用采样数据来估计回归曲线。接下来，在本节中，我们将深入讨论如何处理分类问题。章节安排背景介绍数学方法程序实现背景介绍线性可分线性可分是指在多维空间\(\mathbb{R}^D\)中，对于任意两个类别的数据，总是存在一个超平面，可以将这两

“AIforScience”时代，机器学习分子动力学+机器学习第一性原理专题！https://mp.weixin.qq.com/s/icdBcJbKhOqtAymEpZds2A《基于机器学习的分子动力学》1.第一天理论内容a)诺贝尔奖的AI元年i.AI与SCIENCE的交叉：b)科学研究的四范式i.从大数据时代到AI4SCIENCE时代，如

目录欧氏距离（EuclideanDistance）原理详解代码实现应用场景曼哈顿距离（ManhattanDistance）原理详解代码实现应用场景闵可夫斯基距离（MinkowskiDistance）原理详解代码实现应用场景马氏距离（MahalanobisDistance）原理详解代码实现应用场景汉明距离（HammingDistance

决策树前言基本概念常见的决策树算法ID3算法C4.5算法CART算法决策树的优缺点应用场景决策树的可视化总结前言在当今这个数据驱动的时代，机器学习作为数据分析与预测的利器，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在众多机器学习算法中，决策树算法以其直观

生成式人工智能（GenAI）为我们开启了更快的开发周期、更少的技术和维护工作，以及之前看起来无法实现的创新应用场景的大门。但与此同时，它也带来了新的风险——比如幻觉问题，以及对第三方API的依赖。对于数据科学家和机器学习团队来说，这一变革直接影响了他们的工作方式。一种新的AI项

机器学习策略Ⅰ在构建一个好的监督学习系统时，通常需要确保以下四个方面：系统需要在训练集上能够很好地拟合数据，达到某种可接受的性能水平（如接近人类水平）。如果训练集表现不好，可以使用更大的模型（深度神经网络）、改进优化算法（Adam）、增加训练时间或数据量。系统还需要在验证集上

一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数\[Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})\]XGboost损失函数\[Loss=\sum_{i=1}^{S}L(y_i,y_i^{t})+\sum_{j=1

文章目录导读一、机器学习与经验积累：一场智慧的碰撞二、深度学习的四大基石：数据模型目标函数与算法三、深度学习的应用场景：从多标签分类到强化学习四、深度学习的发展历程：从“重新发现”到“寒武纪大爆发”五、深度学习的成功案例：从智能助理到自动驾驶结语：迎接智

一、基本内容提升树的分类-二分类问题回归问题模型Adaboost的特例，每个弱分类器的高度为2，并且权重为1损失函数指数损失函数平方误差损失函数优化方式通过经验风险最小化拟合新的弱分类器通过残差拟合新的弱分类器​ 针对不同的问题，不同的损失函数有

“大模型的核心主要有两部分，一是训练数据，二是机器学习模型。”现在大模型发展得如火如荼，但是没有学过人工智能技术的开发者，只会调用其接口，但不清楚怎么训练一个大模型。今天就简单介绍一下自己的理解，有什么问题欢迎讨论。01—怎么训练一个大模型？我们知道大模型是指以

Adaboost一、基本内容[!note]实现思路：在每一轮训练中，记录每一次由\(f(x)=\sum_{m=1}^{i-1}\alpha_mG_m(x)\)【错误\正确】分类的样本，在加入新的弱学习器中【提高\降低】分类【错误\正确】样本的权值（即改变样本的比例，类似过采样与降采样）加法模型：多个弱分类器\(G_m(x)\)与

ALS（AlternatingLeastSquares）是一种广泛使用的推荐系统算法，特别用于协同过滤（CollaborativeFiltering）任务。在ApacheSpark中，ALS被实现为org.apache.spark.ml.recommendation.ALS类，适用于大规模数据集，并能够有效地处理稀疏矩阵，常用于推荐引擎。目录ALS算法的基本思想在S

下载：https://pan.quark.cn/s/be8812bc1dbe 一定要全看完在操作刷机！！！！！一定要全看完在操作刷机！！！！！一定要全看完在操作刷机！！！！！事情是这样的，朋友投影仪坏了，我抱着半桶水修电脑的技术，让他把投影仪给我回去看一看了解后知道，之前网购买的投影仪，厂家跑路了，所以系统倒闭了，我寻思着应该

有无标签：按照求解的方法不同，有监督学习算法可以进一步分为生成模型与判别模型。1.有监督学习：分类问题回归问题2.无监督学习：聚类数据降维问题3.无监督学习机器学习三要素：模型：条件概率分布，决策函数策略：损失函数，最大似然函数，最小二乘算法：梯度下降

在上一节中，我们了解了如何在python中实现forwardprop，但是通过硬编码每一个神经元的代码行，现在让我们来看看更多forwardprop在python中的一般实现，当我们浏览以下代码时，不需要对每一行代码都做笔记，如果可以通读代码并理解它，那就足够了。所以你可以写一个函数来实现一个密集的

简介在上一篇文章《机器学习：线性回归（上）》中讨论了二维数据下的线性回归及求解方法，本节中我们将进一步的将其推广至高维情形。章节安排背景介绍最小二乘法梯度下降法程序实现一、背景介绍1.1超平面\(L\)的定义定义在\(D\)维空间中的超平面\(L\)的方程为：\[\begin{alig

机器视觉被称为“工业之眼”，底层逻辑是利用机器代替人工，对物体进行识别、测量，并做出判断。硬件负责成像，相当于人的“眼睛”，包括光源及光源控制器、镜头和工业相机；软件负责图像处理分析，相当于“大脑的视觉皮层”，二者一起构成机器视觉产业链的上游，是体现竞争力的关键环节‌。全

学习笔记—机器学习-集成学习Boosting(Adaboost、提升树、GBDT、XGBOOST)思维导图202411125，以后复习看。（集成学习基础与算法+统计学习方法）集成学习boosting涉及内容很多，书上的内容讲的少。在网上找资料，要结合视频学习，要不根本看不懂。感谢up博主，看了很多遍，讲的认为是全网

随着工业化的进程和技术的不断发展，工业机器视觉成为现代工业生产中不可或缺的一部分。作为工业机器视觉技术的核心组件之一，工业一体机因其便携、集成度高和易于操作的特点，在工业机器视觉应用中得到广泛应用。触想工业一体机TPC-W500系列一、工业一体机在工业机器视