https://blog.csdn.net/qq_41133986/article/details/108887794?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164394831816780366548664%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=164394831816780366548664&biz_id=0
【《白话机器学习的数学》笔记1】回归 博客园的显示效果不是很好，推荐去我的GitHub或这个网站(其实就是个可以渲染GitHub上的notebook的网站，nbviewer.org)查看notebook笔记 基于《白话机器学习的数学》这本书中关于回归的理论知识，准备自己动手利用代码实现一波，来一次真正地从源头
初学者学习机器学习应该选择哪本教材？ 来吧，做一个时代的弄潮儿……卷进来吧…… 据我观察，现在很多想转行从事机器学习的，其实都不是因为真的喜欢，而是因为这个方向挣钱多。但是话说回来，我也喜欢赚钱多的机会…… 这几年其实火起来的人工智能技术，说到细的地方其实是深度学习，deep learn
文章目录 解析法Vs数值法分析法方案数值法方案机器学习中的数值解机器学习中更广泛的经验解决方案 是否曾经有这样的疑问： 什么数据最适合我的问题？什么算法最适合我的数据？如何最好地配置我的算法？ 解析法Vs数值法 在数学中，有些问题可以通过解析和数值求解。 分析解决方案涉
opencv工具集机器资料平台源码opencv入门工具软件，opencv一个工具集，常见的图像 处理工具都有，C#联合opencv，机器视觉入门，提供源代码8516.66625371030317不过一场少年梦。，
本实验为2021年秋季学习机器学习实验，共4个，代码与文件见github： 机器学习实验 实验对于掌握这门课具有重要的意义，尽量自己完成，本博客仅供参考。
文章目录 tips大佬的函数训练SVM模型利用模型预测模型可视化 线性边界复杂非线性边界参数选择 tips 因为现在已经有许多很成熟的SVM软件或者包来实现最小化代价函数求解参数值，它们都是由机器学习领域的专家编写的，且运用了许多高级优化和实现技巧，远非现在我手写出的求解能
有个词语，跟“熵增”一样值得我们好好吃透，叫内卷化。 第一次听到这个词语是在一篇分析清朝经济的文章中，讨论清朝 为什么没有发生工业革命。学者们针对清朝没有发生革命的现象， 提出了内卷化的概念。 清朝为什么没有发生工业革命，以及内卷化到底是什么概念？ 清朝人口太多，人力成本非常低
简述 DVC的开发者为iterative.ai，成立于2017年。它是一款开源的，针对机器学习项目的版本控制系统，同时也提供企业服务。起初，DVC从数据版本化管理概念切入，之后，提供对机器学习全方位的支持。 从上图，我们可以看到 DVC 通过跟踪机器学习模型和数据集，目的是使机器学习模型可共享和可
机器学习的数学知识点总结_杨6的博客-CSDN博客_机器学习的数学知识 机器学习数学基础总结 - 知乎 【直观详解】线性代数的本质 | Go Further | Stay Hungry, Stay Foolish 【直观详解】线性代数中的转置正交正规正定 | Go Further | Stay Hungry, Stay Foolish GitHub - datawha
用比特来表示信息 每个比特只能是0或1，也就是二进制。一方面有利于计算机的存储，另一方面也适合电子设备的传输（扛干扰能力更强）。 信息编码成多个比特构成的串后，计算机通过解析来判断是指令还是数据（数字、集合、字符串等）来实现预定的目标。 1个字节由8个比特构成。一般而言，char型整
ROC 和 AUC AUC是一种模型分类指标，且仅仅是二分类模型的评价指标。AUC是Area Under Curve的简称，那么Curve就是ROC（Receiver Operating Characteristic），翻译为"接受者操作特性曲线"。 ROC 曲线由两个变量TPR和FPR组成，这个组合以FPR对TPR，即是以代价(costs)对收益(benefits)。 x
树模型详解 决策树 决策树模型 ① 树模型不用做scaling② 树模型不太需要做离散化③ 用Xgboost等工具库，是不需要做缺失值填充④ 树模型是非线性模型，有非线性的表达能力 决策树基于“树”结构进行决策： 每个“内部结点”对应于某个属性 每个分支对应于该属性的某个取值 每个“
引言 在机器学习的训练过程中，总是会碰到样本大、特征多的数据集。而这些数据集里面的数据有些是用处很小甚至完全无用的。如果一组数据中的无用数据占比较大时，一方面会使得模型的训练时间变长，另一方面模型容易出现欠拟合现象；而如果一组数据中作用较小的数据，即在训练中不
Day3 第二部分 numpy学习 1.什么是numpy 2.numpy基础 3.numpy常用方法 4.numpy常用统计方法 为什么要学习numpy 1.快速 2.方便 3.科学计算的基础库 什么是numpy 一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组（各种
tensorflow的Parameter server架构（PS架构），集群中的节点被分为两类：参数服务器（parameter server）和工作服务器（worker）。其中参数服务器存放模型的参数，而工作服务器负责计算参数的梯度。在每个迭代过程，工作服务器从参数服务器中获得参数，然后将计算的梯度返回给参数服务器，参数服务器聚
文章目录 Log 一、决定下一步做什么（Deciding what to try next）1. 关注的问题2. 改进算法性能的方法 二、评估假设（Evaluating a hypothesis）1. 过拟合问题2. 数据分割3. 训练和测试的步骤①线性回归②逻辑回归 三、模型选择和训练、验证、测试集（Model selection and trainin
1.交叉验证测量准确率 在模型训练中，若使用全部的训练数据进行一次训练，可能会出现预测精度非常高的情况，此时应警惕出现了过拟合。因为在对模型效果进行评估时，可以考虑使用K折交叉验证。 采用分层抽样的方法将数据集分为k份，其中k-1份用于训练，剩余1份用于测试，共训练k次，使用k个测试结
人工智能 - 概述 自计算机、机器发明以来，它们执行各种任务的能力呈指数增长 。 人类已经开发出计算机系统在各种工作领域的功能，随着时间的推移，它们的速度越来越快，并且尺寸越来越小。 作为计算机科学的一个分支， 人工智能，是 追求创造像人类一样聪明的计算机或机器 。 人工智能是一个
人工智能的核心，使用计算机模拟人类学习行为，将现有内容进行知识结构划分来提高学习效率。定义：研究在经验中改善具体算法的性能。 探索不同学习算法和学习方法。 现在应用：自然语言理解，非单调推理，机器视觉，模式识别。 研究方向：1研究学习机制，探索人学习机制，2大数据环境下机器学习，如何
今天小Mi带大家学习如何设计一个机器学习系统，也会带大家了解设计复杂的机器学习系统时可能会遇到的一些问题。当然啦，除此之外，小Mi还会提供一些关于巧妙构建复杂机器学习系统的小tips。哦，对了，偷偷告诉你们，可能会帮助大家在构建大型的机器学习系统时，节省大量的时间哦~ 1 初始步骤
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122713131 目录 前言： 第1章（方法1）：动态构建：基于现有的docker镜像进行修改 第2章（方法2）：静态构建：基于现有的docker镜像重新构建自己的
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。近期，上海译文出版社推出全新系列“译文视野”，并出版新作《人类的未来，AI的未来》和《未来消费新形态》。这两本书或通过两位世界级大师的跨界对话，或结合
两台机器 192.168.88.47 192.168.88.48 192.168.88.40(要设置的虚IP) 查看ip ifconfig 两台机器分别执行 ifconfig ens33:0 192.168.88.40 netmask 255.255.255.0 up 然后可以ping,关掉任一一个机器都还可以访问 写在/etc/rc.local里也可以，写
