机器学习实用指南第3页

AI赋能DBA：数据库管理与运维的智能化工具全景解析

一、异常检测与根因分析：从“被动救火”到“主动防御”1.SolarWindsDPAwithAI核心优势：通过机器学习分析历史性能数据，构建

AI新视界·2025-07-25 18:00

C#与Python交互：调用Python脚本样例教程

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在多语言软件开发中，C#调用Python脚本是一种常见的需求，特别是利用Python在数据处理和机器学习等领域的强大功能。

·2025-07-25 17:24

人工智能之数学基础:概率论和数理统计在机器学习的地位

概率在机器学习中的地位概率论在机器学习中至关重要，因为我们可以将机器学习的输入数据看作是随机变量，当机器学习中的输出

每天五分钟玩转人工智能·2025-07-25 17:23

（11）机器学习小白入门YOLOv：YOLOv8-cls epochs与数据量的关系

YOLOv8-clsepochs与数据量的关系(1)机器学习小白入门YOLOv：从概念到实践(2)机器学习小白入门YOLOv：从模块优化到工程部署(3)机器学习小白入门YOLOv：解锁图片分类新技能(4

·2025-07-25 16:16

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融衍生品市场波动特征挖掘与交易策略创新中的应用（363）

Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融衍生品市场波动特征挖掘与交易策略创新中的应用（363）引言：正文：一、Java构建的金融数据处理架构1.1多源异构数据实时融合1.2新闻舆情与市场冲击建模二

青云交·2025-07-25 14:35

AI工程师必备：AI原生应用开发的系统思维框架

AI工程师必备：AI原生应用开发的系统思维框架副标题：从工具使用者到架构师的思维跃迁关键词AI原生应用,系统思维框架,AI应用架构,机器学习工程,提示工程,向量数据库,LLMOps摘要在生成式AI爆发的时代

AI天才研究院·2025-07-25 12:21

AI人工智能大模型中——数据集就是一切 The dataset is everything

The“it”inAImodelsisthedataset.2023年机器学习的现状TheStateofMLin2023ResearchCode研究代码LearnedStructures学习结构ComputeMultipliers

AI天才研究院·2025-07-25 12:50

未来已来？AI能否取代程序员

近年来，生成式AI的应用呈爆炸式增长，这主要因为现在有足够的计算能力来运行深度学习算法，而且训练机器学习模型所需的海量数据也在增加。AI代码生

·2025-07-25 12:18

机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM

机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：XGBoost,LightGBM,高效特征选择,

AI天才研究院·2025-07-25 11:12

机器学习基础-k 近邻算法（从辨别水果开始）

其实，这个看似平常的判断过程，竟然藏着机器学习中最经典的分类算法——k近邻（k-NearestNeighbors，简称kNN）的核心思想！1.1现实中的解

耐思nice～·2025-07-25 10:11

数据处理和分析之分类算法：XGBoost：机器学习基础理论

数据处理和分析之分类算法：XGBoost：机器学习基础理论数据预处理与特征工程数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，旨在去除数据集中的噪声、不一致性和缺失值，确保数据的质量。

kkchenkx·2025-07-25 10:37

电商订单配送延迟预测项目：找出延时高风险订单

用机器学习预测电商订单是否延迟送达：来自巴西电商平台的真实案例项目背景在电商行业中，订单是否按时送达直接影响用户满意度与平台口碑。

·2025-07-25 10:05

【深度学习-Day 10】机器学习基石：从零入门线性回归与逻辑回归

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

·2025-07-24 23:47

机器学习中核心评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数）

混淆矩阵混淆矩阵是一个表格，用于总结分类模型在测试集上的预测结果，特别是当真实标签已知时。它将预测结果分为四种情况（记忆：实际和预测一致为True，预测为正是Positive）：真正例：实际为正类，预测也为正类(TruePositive,TP)假正例：实际为负类，但预测为正类(FalsePositive,FP)假反例：实际为正类，但预测为负类(FalseNegative,FN)真反例：实际为负类，

·2025-07-24 23:14

掌握 AIOps，需要哪些技能？——一份全面系统的能力图谱解析

二、AIOps能力图谱概览三、技能分类详解1.运维与系统基础能力2.数据工程与处理能力3.AI与机器学习能力4.运维场景建模能力5.平台构建与自动化能力四、工业界AIOps案例解析（精选）五、如何系统性学习

·2025-07-24 22:09

数据版本控制系统（Oxen）

Oxen是一款专为结构化和非结构化机器学习数据集设计的数据版本控制系统，目标是让数据集的版本管理如同代码一样简单高效。

deepdata_cn·2025-07-24 22:39

Python 中 scikit - learn 的 Lasso 回归

Python中scikit-learn的Lasso回归关键词：Lasso回归、线性模型、特征选择、正则化、scikit-learn、机器学习、Python摘要：本文深入探讨了Python中scikit-learn

PythonAI编程架构实战家·2025-07-24 22:37

回顾 Palantir：八年之旅的反思

与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！

·2025-07-24 20:59

11、时间序列机器学习与经典模型入门

时间序列机器学习与经典模型入门时间序列分析在众多领域都有着广泛的应用，如经济学、气象学等。机器学习为时间序列分析提供了强大的工具，能够基于数据做出系统、可重复且经过验证的决策。

jam55·2025-07-24 20:56

AI编程系列之探索 Codestral：来自 Mistral AI 的代码生成模型

在这篇文章中，我们将深入探讨Codestral的细节，探索其功能，并提供如何使用Python开始使用它的实用指南。

知识大胖·2025-07-24 19:53

【大模型】Hugging Face常见模型格式详解

HuggingFace作为全球最大的机器学习模型社区，支持多种不同的模型格式。这些格式各有特点，适用于不同的使用场景。

EulerBlind·2025-07-24 19:50

250714脑电分析课题进展——基础知识扩展与论文阅读

脑电分析课题进展目录脑电分析课题进展一、概要二、论文阅读（一）内容（二）创新（三）不足三、书籍阅读四、基础知识学习（一）机器学习（二）代码能力五、总结与展望一、概要本周课题进展聚焦于论文与书籍阅读，以及基础知识的学习

·2025-07-24 18:43

AI产品经理面试宝典：100道经典问题与详尽答案，一文掌握！

具体AI产品经理100面试题如下：1.什么是机器学习?2.描述深度学习与传统机器学习的区别。3.什么是自然语言处理?4.如何评估一个机器学习模型的性能?5.什么是过拟合和欠拟合

AI大模型-大飞·2025-07-24 15:57

‌2025年互联网行业高需求岗位分析

技能要求‌：机器学习框架（如PyTorch）、大模型调优、多模态数据处理能力‌。‌云计算架构师与交付工程师‌‌行业趋势‌：企业上云需求激增，云计算与边缘计算结合推动智能硬件、工业互联网发展‌。‌

heimeiyingwang·2025-07-24 15:56

FY4A AGRI L1真彩色图合成

有一些文章探讨了如何改进真彩色图的合成，比如调整合成后图像红色通道部分（陈博洋等，2018），或者利用机器学习算法生成绿光波段数据（Xieetal.,2021）。

yaqiangwang·2025-07-24 12:38

从入门到精通：Spring @Service注解的实用指南，有两下子！

本文收录于《滚雪球学SpringBoot》，专门攻坚指数提升，2025年国内最系统+最强（更新中）。本专栏致力打造最硬核SpringBoot从零基础到进阶系列学习内容，均为全网独家首发，打造精品专栏，专栏持续更新中…欢迎大家订阅持续学习。如果想快速定位学习，可以看这篇【SpringBoot教程导航帖】,你想学习的都被收集在内，快速投入学习！！两不误。演示环境说明：开发工具：IDEA2021.3

bug菌¹·2025-07-24 10:27

【独家原创】基于XGBoost+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)

1、在机器学习和深度学习领域，模型复杂度的不断攀升

机器学习和优化算法·2025-07-24 09:51

【机器学习应用】基于集成学习的电力负荷预测系统实战案例

、系统功能3.1功能模块图3.2核心功能说明3.2.1用户认证模块3.2.2数据管理模块3.2.3预测任务模块3.2.4模型服务模块四、重点技术解析4.1Flask框架4.2Celery异步任务4.3机器学习模型五

·2025-07-24 09:44

AI系统Spark原理与代码实战案例讲解

AI系统Spark原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Spark、大数据处理、分布式计算、机器学习、数据挖掘、实时流处理

AI天才研究院·2025-07-24 08:38

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355）

Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355））引言：正文：一、Java构建的金融数据处理架构1.1多源数据实时融合与清洗1.2跨市场数据关联（风险传导分析

青云交·2025-07-24 06:24

机器学习—交叉验证

1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率”，学习器在训练集上的误差称为“经验误差”或“训练误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。我们需要的是泛化误差低的学习器，但是我们只能习得一个经验误差很小、在训练集上表现很好的学习器。然而，如果学习器把训练样本的自身的一些特点当做了所有潜在样本都具有的一般性质，会导致泛化性能下降，这称为“过拟合”，相对的“欠拟合”是指对样

hwang_zhic·2025-07-24 05:49

PyTorch深度学习工具箱整理总结

Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。

前网易架构师-高司机·2025-07-24 05:48

计算机毕业设计——springboot的准妈妈孕期交流平台

近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解

·2025-07-24 04:14

Python机器学习：从零基础到项目实战

目录第一部分：思想与基石——万法归宗，筑基问道第1章：初探智慧之境——机器学习世界观1.1何为学习？从人类学习到机器智能1.2机器学习的“前世今生”：一部思想与技术的演进史1.3为何是Python？

Yuner2000·2025-07-24 03:06

数据集标准化:软件2.0的基石工程

数据集标准化,软件工程,数据质量,机器学习,人工智能,数据治理,数据可信度1.背景介绍在当今数据爆炸的时代，数据已成为企业和组织的核心资产。

AI大模型应用之禅·2025-07-24 02:01

Day9: OpenCV学习（一）—— 图像基础

图像读取2.图像显示3.图像裁剪4.图形尺寸修改5.图像保存6.图像绘制7.视频捕获即显示总结前言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库

·2025-07-24 02:26

Python 现代时间序列预测第二版（五）

md5/22eab741fce9c15dfad894ecf37bdd51译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十七章：概率预测及更多在整本书中，我们学习了生成预测的不同技术，包括一些经典方法，使用机器学习以及一些深度学习架构

绝不原创的飞龙·2025-07-24 01:51

云服务器性能优化全攻略：CPU、内存、磁盘IO调优实战

无论是高并发网站、实时数据分析还是机器学习训练，优化云服务器性能都是开发者必须掌握的核心技能。本攻略将从CPU调度、内存管理、磁盘IO三个维度，结合Linux系统特性和实际场景，提供可落地的优化方案。

Gloria歌洛莉亚·2025-07-24 00:12

AI 驱动自动化运维平台架构与实现

AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。

大富大贵7·2025-07-23 23:37

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama（一）

在这样的背景下，Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路，极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。

开源技术探险家·2025-07-23 15:20

机器学习之——认识机器学习

首先，什么是机器学习？参照百度百科的讲解，“机器学习是一门多领域交叉学科，设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

-睡到自然醒~·2025-07-23 15:17

Epoch

在深度学习和机器学习中，Epoch（轮次或周期）是一个核心训练概念，指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。

老兵发新帖·2025-07-23 14:15

Python --- day 10 Opencv模块的使用

1OpenCV介绍OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成，用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。

AnAn__kang·2025-07-23 14:44

机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理

提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化)，许多学习算法中目标函数

·2025-07-23 14:11

车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径

第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。

百态老人·2025-07-23 13:37

过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强

Ryan_sz1·2025-07-23 13:49

·2025-07-23 13:35

数字人系统：AI界的超级巨星，你准备好了吗？

深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过构建多层

优秘智能UMI·2025-07-23 11:24

聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML

近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具

CSDN资讯·2025-07-23 10:18

阿里云态势感知和安骑士有什么区别？

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士

阿腾云·2025-07-23 09:00

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