机器学习实用指南

「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化

目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
胖达不服输·2025-07-23 08:29

数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。

一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
zzywxc787·2025-07-23 07:56

7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解

7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解一·摘要二·个人简介三·前言四·原理讲解五·算法流程六·代码实现6.1坐标下降法6.2最小角回归法七·第三方库实现7.1scikit-learn
以山河作礼。·2025-07-23 06:53

机器学习算法之回归算法

一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念‌‌线性回归算法是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。‌线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量（y）和一个或多个自变量（x）之间的关系。其基本形式为y=wx+e，其中w是权重，x是自变量，e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小。
福葫芦·2025-07-23 06:52

7篇1章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建

机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一，其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。
MD分析·2025-07-23 06:50

支持向量机SVM

支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。
李昊哲小课·2025-07-23 01:52

高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解

高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。
码字的字节·2025-07-23 00:15

机器学习初学者理论初解

这些“智能”背后，都藏着一位隐形高手——机器学习（MachineLearning）。一、什么是机器学习？简单说，机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。
Mikhail_G·2025-07-22 21:51

Embedding与向量数据库

1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），
玖月初玖·2025-07-22 21:20

2023年第10期(NeuroImage)：DomainATM：多中心医学图像数据标准化工具箱

7.4/Q1/中科院一区4.DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应（DA）是基于机器学习的现代医
影浮科技ImageFlow·2025-07-22 19:05

在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系

在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理
·2025-07-22 19:08

迁移学习：知识复用的智能迁移引擎 | 从理论到实践的跨域赋能范式

一、核心定义与基本概念迁移学习（TransferLearning）是一种机器学习范式，其核心思想是：将源领域（SourceDomain）学到的知识迁移到目标领域（TargetDomain），以提升目标任务的性能
大千AI助手·2025-07-22 18:04

AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析

AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析关键词：用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要：本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程，从基础概念到核心技术
·2025-07-22 17:26

Taro 本地存储 API 详解与实用指南

Taro本地存储API详解与实用指南在多端开发中，本地存储是非常常用的功能。无论是保存用户登录信息、缓存接口数据，还是实现离线体验，合理使用本地存储都能极大提升应用的性能和用户体验。
·2025-07-22 15:18

Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战：异步并发+AI反爬识别的技术解密

目录引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四
程序员_CLUB·2025-07-22 13:34

万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。
·2025-07-22 11:51

TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革

TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词：TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要：本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新
AI原生应用开发·2025-07-22 10:42

多语言文本分类在AI应用中的实践

多语言文本分类在AI应用中的实践关键词：多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要：本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。
AI原生应用开发·2025-07-22 10:41

从零开始构建AI原生应用的认知架构

从零开始构建AI原生应用的认知架构关键词：AI原生应用、认知架构、机器学习、知识图谱、神经网络、智能决策、系统设计摘要：本文深入探讨如何从零开始构建AI原生应用的认知架构。
AI原生应用开发·2025-07-22 10:39

Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读

此外，最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
钟屿·2025-07-22 07:45

基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容
·2025-07-22 07:45

吴恩达 机器学习cs229-学习笔记-更新中

吴恩达机器学习cs22901基础概念语言：Matlab/python监督学习定义：获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组
是娜个二叉树！·2025-07-22 07:15

「日拱一码」033 机器学习——严格划分

目录简单随机划分（train_test_split）分组划分（GroupSplitting）简单分组划分(GroupSplitting)分层分组划分(StratifiedGroupSplitting)交叉验证法（Cross-Validation）分组K折交叉验证（GroupKFold）留一组法（LeaveOneGroupOut）简单随机划分（train_test_split）简单随机分组通过随机分
胖达不服输·2025-07-22 07:44

从零开始：搭建你的人工智能开发环境

前言在人工智能和机器学习的旅程中，一个稳定且高效的开发环境是成功的关键第一步。无论是初学者还是经验丰富的开发者，一个配置良好的开发环境都能大大提高工作效率，减少遇到的问题。
人工智能教程·2025-07-22 06:41

基于机器学习的加密货币资金费率预测与套利策略

一、资金费率机制解析永续合约的资金费率是加密货币衍生品市场独有的机制，旨在使永续合约价格锚定现货价格。资金费率每8小时结算一次，结算时多空双方互相支付资金费用：费率为正时，多头支付给空头；费率为负时，空头支付给多头。此机制既促使永续合约价格回归现货价格，也反映市场多空情绪。某安永续合约资金费率计算公式通常为：资金费率 F = 平均溢价指数 P + Clamp(综合利率 I − 溢价指数 P, +0
云梦量化科技·2025-07-22 03:20

机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行

目录一、感知系统内部传感器：外部传感器：二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴，但结构通用)：3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习
具身智能-查布嘎·2025-07-22 02:12

机器学习入门（五）：线性回归—从模型函数到目标函数

从数据反推公式假设我们获得了这样一张表格，上面列举了美国纽约若干程序员职位的年薪：enterimagedescriptionhere大家可以看到，表格中列举了职位、经验、技能、国家和城市几项特征。除了经验一项，其他都是一样的。不同的经验（工作年限），薪水不同。而且看起来，工作年头越多，工资也就越高。那么我们把Experience与Salary抽取出来，用x和y来分别指代它们。enterimaged
米饭超人·2025-07-22 01:19

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向
AI智能应用·2025-07-22 00:32

一个例子带你入门机器学习

目录1.为建模选择数据2.选择预测目标3.选择“特征”4.构建您的模型（这篇文章将使用经典墨尔本房价数据集作为例子，引导机器学习的流程，数据集为melb_data.csv，请在csdn的下载区自行下载，
·2025-07-22 00:01

初探机器学习与力学研究的交叉领域

目录关于如何踏入机器学习领域机器学习与力学研究的交叉方向1.使用机器学习加速有限元求解2.结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关系3.结构健康检测4.疲劳寿命预测总结关于如何踏入机器学习领域因为我本科的专业是力学
faderbic·2025-07-22 00:00

[NIPST AI]对抗性机器学习攻击和缓解的分类和术语

原文link：https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdfIntroduction人工智能（AI）系统在过去几年中持续全球扩展。这些系统正在被众多国家开发并广泛部署于各自的经济体系中，人们在生活的许多领域都获得了更多使用AI系统的机会。本报告区分了两大类AI系统：预测型AI（PredictiveAI，PredAI）和生成型A
Anooyman·2025-07-22 00:57

通俗易懂：什么是决策树？

**决策树（DecisionTree）**就是这样一种模拟人类决策过程的机器学习模型。它通过“提问-分支-决策”的方式，把复杂问题拆解成一系列简单的判断，广泛应用于分类（如判断邮件
淦暴尼·2025-07-21 23:19

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程序猿刘·2025-07-21 22:19

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项目帮·2025-07-21 22:18

机器学习中的数据预处理：从入门到实践

在当今的智能时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。比如我们常用的推荐系统，它能根据我们的浏览记录精准推送喜欢的商品或视频，这背后就离不开机器学习的支撑。
耐思nice～·2025-07-21 22:16

计算机专业大数据毕业设计-基于 Spark 的音乐数据分析项目(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)

InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发
程序猿八哥·2025-07-21 22:44

Protein FID：AI蛋白质结构生成模型评估新指标

虽然实验验证仍然是金标准，但计算机模拟评估对于快速开发和比较机器学习模型至关重要。然而，尽管最先进的模型在当前评估指标上表现卓越，但它们在实际设计应用中的成功率仍然相对有限。
·2025-07-21 21:43

在 Conda 中删除环境及所有安装的库

关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章，争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的
Studying 开龙wu·2025-07-21 21:11

TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南

本指南提供了该版本的概述、安装步骤及注意事项，旨在帮助开发者利用其性能优势提升机器学习项目的效率。
疑样·2025-07-21 17:12

进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现

智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用，它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询，显著提升客户服务效率和响应速度。
·2025-07-21 17:11

机器学习专栏（62）：手把手实现工业级ResNet-34及调优全攻略

目录一、ResNet革命性突破解析1.1残差学习核心思想1.2ResNet-34结构详解二、工业级Keras实现详解2.1数据预处理流水线2.2完整模型实现三、模型训练调优策略3.1学习率动态调整3.2混合精度训练四、性能优化技巧4.1分布式训练配置4.2TensorRT推理加速五、实战应用案例5.1医疗影像分类5.2工业质检系统六、模型可视化分析6.1特征热力图6.2参数量分析七、常见问题解决方
·2025-07-21 16:06

模式识别与机器学习课程笔记（1）：数学基础

模式识别与机器学习课程笔记（1）：数学基础特征矢量和特征空间随机矢量的描述随机矢量的分布函数随机矢量的数字特征随机变量、随机矢量间的统计关系随机矢量的变换正态分布正态分布的定义正态分布随机矢量的性质离散随机矢量及其分布信息论矩阵微分法基本知识矢量或矩阵对于数量变量的微分二
Ro Jace·2025-07-21 15:32

6+，基于免疫原性细胞死亡的非肿瘤分型文章，投稿到接收仅一个多月，肿瘤的热点已经传导至非肿瘤生信文章中！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习，分子分型等。3两种相关疾病联合分析，包括非肿瘤结合非肿瘤，非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低，有需要的朋友欢迎交流！
生信小课堂·2025-07-21 14:51

VSCode使用Jupyter完整指南配置机器学习环境

接下来开始机器学习部分第一步配置环境：VSCode使用Jupyter完整指南1.安装必要的扩展打开VSCode，按Ctrl+Shift+X打开扩展市场，搜索并安装以下扩展：必装扩展：Python(Microsoft
z日火·2025-07-21 13:12

养老院管理系统基于SpringBoot的养老院管理系统系统设计与实现（源码+论文+部署讲解等）

讲解,毕业答疑辅导，欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌技术栈范围：SpringBoot、Vue、SSM、Jsp、HLMT、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习
·2025-07-21 12:10

AI产品经理成长记《零号列车》第一集 邂逅0XAI列车

你会跟着角色的脚步推进剧情，在不知不觉中吃透机器学习、大模型应用等专业概念；更有深入浅出的技术拆
黑客思维者·2025-07-21 11:32

人工智能时代下的数据新职业：新兴工作岗位版图研究

作为新的“操作系统”：重塑产业竞争格局第二章：基石层：数据准备与质量保障中的角色2.1数据标注与标签领导力：数据标注经理/主管2.2“地面真实”的守护者：AI数据质量专家第三章：技术核心层：构建AI与机器学习全生命周期的工程角色
司南锤·2025-07-21 11:01

Python领域制造业的Python应用

Python在制造业中的应用：从自动化到智能制造关键词：Python、制造业、工业自动化、数据分析、机器学习、物联网、智能制造摘要：本文深入探讨Python编程语言在制造业中的广泛应用。
Python编程之道·2025-07-21 11:58

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

文章目录引言一、人工智能：从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理
AIGC零基础入门小白·2025-07-21 11:58

人工智能入门指南：从基础概念到实际应用

**人工智能的核心技术**2.1机器学习（MachineLearning）2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习流程2.2深度学习（DeepLearni
·2025-07-21 10:22
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