机器学习由浅入深-吴恩达

Anaconda 和 Miniconda：功能详解与选择建议

Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具，在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。

古月฿·2025-07-29 22:09

机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通

一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算

a小胡哦·2025-07-29 22:06

AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷

文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值

大力出奇迹985·2025-07-29 22:34

基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略

基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析

AI算力网络与通信·2025-07-29 21:34

数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望

数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。

AI大模型应用工坊·2025-07-29 21:03

AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力

AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力关键词：数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要：本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用，重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力

·2025-07-29 21:03

数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案

数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案关键词：数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要：本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook

AI大数据智能洞察·2025-07-29 21:02

2018年中南大学中英翻译

参考：20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明，机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited

某翁·2025-07-29 21:43

今年校招竞争真激烈

即使人工智能满大街，我也后悔当初没学机器学习，后悔当初没学Java。C++真难找工作。难道毕了业就失业吗？好担心！

12_05·2025-07-29 20:15

基于随机森林的白酒风味智能分类系统：从数据到洞察的完整实践

作为一个既爱技术又爱美酒的程序员，我花了大量时间研究如何用机器学习的方法来"品酒"，让AI帮我们识别白酒的风味特征。这个项目融合了机器学习、数

笙囧同学·2025-07-29 20:22

java web开发实战经典当当_java web项目实战开发

本书以问题为导向，涵盖JavaWeb开发技术中所有的核心知识点；实战开发案例丰富，所有的知识案例都来源于企业真实项目，实战性和可操作性强；代码注释详细准确，结构简洁清晰；语言简明易懂，由浅入深地带你学会

飞翔的酋长大人·2025-07-29 18:42

Spring AI与机器学习：智能应用开发新范式

SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架，旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI，开发者可以快速集成机器学习模型，构建高效的智能应用。

tmjpz04412·2025-07-29 18:41

PyTorch 使用指南

PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库，以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。

·2025-07-29 09:06

Python 4.0新特性解析：性能优化与语法升级

首先解析新型解释器架构对运算效率的提升路径，其次探讨模式匹配、异步编程简化和类型系统强化等语法特性，最后结合机器学习与高并发场景验证新版本的实践价值。

知识产权13937636601·2025-07-29 08:55

Python,C++,go语言开发社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理APP

##技术选型###后端（Python+Go）-**编程语言**：-**Python**：用于数据处理、机器学习（如风险评估、行为预测）、脚本编写等。-**Go**：用

Geeker-2025·2025-07-29 06:43

IoTDB智能分析节点AINode：时序数据分析的新引擎

作为专为时序数据设计的数据库，IoTDB通过引入智能分析节点（AINode），将机器学习能力原生集成到数据库中，实现了“数据存储-分析-决策”的一体化闭环。

时序数据说·2025-07-29 05:37

【免费下载】探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破

PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。

·2025-07-29 05:07

Python 的 GIL 时代即将终结，迈向真正的多线程时代

Python功能强大、灵活且对程序员友好，广泛应用于从Web开发到机器学习的各个领域。根据引用次数最多的两项指标，Python甚至超越了Java和C等语言，成为最流行的编程语言。

技术狂潮AI·2025-07-29 04:29

如何从零开始入行机器学习

在当今的科技浪潮中，机器学习无疑是最耀眼的明星之一。它不仅引领了人工智能的发展，还在各个行业中催生了大量的创新和变革。

·2025-07-29 02:12

如何评价开课吧机器学习特训营这个课程？

开场：点明主题，吸引眼球在当今数据驱动的时代，机器学习（MachineLearning）已经成为各个行业不可或缺的技术之一。无论是金融、医疗、制造还是零售，机器学习的应用都为这些领域带来了巨大的变革。

cda2024·2025-07-29 02:12

Anaconda（AI生成测试）

技术文章大纲：Anaconda插件开发挑战赛引言Anaconda作为数据科学与机器学习的核心工具，其插件生态系统的扩展性为开发者提供了广阔的创新空间。

harrio_·2025-07-29 00:29

Python与机器学习库Scikit-learn进阶

Python与机器学习库Scikit-learn进阶Scikit-learn进阶之旅：从新手到高手的必经之路为什么选择Scikit-learn？

master_chenchengg·2025-07-29 00:54

表征学习：机器认知世界的核心能力与前沿突破

一、定义与背景：从特征工程到自动化学习表征学习（RepresentationLearning），又称特征学习（FeatureLearning），是机器学习的核心技术领域，其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示

大千AI助手·2025-07-29 00:52

踏上人工智能之旅（一）-----机器学习之knn算法

目录一、机器学习是什么（1）概述（2）三种类型1.监督学习（SupervisedLearning）：2.无监督学习（UnsupervisedLearning）：3.强化学习（ReinforcementLearning

Sunhen_Qiletian·2025-07-28 23:47

【Python】pandas.cut()函数的用法

这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用，因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征，或者简化模型的输入。

·2025-07-28 21:32

以AI人工智能为核心，发展空间智能

以AI人工智能为核心，发展空间智能关键词：人工智能、空间智能、智能系统、机器学习、计算机视觉、物联网、自动化技术摘要：本文围绕"以AI人工智能为核心发展空间智能"这一主题，系统解析空间智能的技术架构与实现路径

AI智能探索者·2025-07-28 17:07

Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现

Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词：Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要：本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中

AI量化价值投资入门到精通·2025-07-28 16:55

通用图片 OCR 到 Word API 数据接口

通用图片OCR到WordAPI数据接口高可用图像识别引擎，基于机器学习，超精准识别率。

2301_78772565·2025-07-28 14:09

机器学习模型评估：交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线及其在医学影像领域的应用

博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,

猿享天开·2025-07-28 13:35

深入详解：决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现

深入详解：决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现决策树（DecisionTree）作为一种经典的机器学习算法，以其简单、直观和可解释性强的特点，在医学影像分割的特征选择中扮演了重要角色。

猿享天开·2025-07-28 13:34

机器学习概述

一、机器学习算法与流程（一）、机器学习的主要流程：1.明确分析目标，2.数据收集，3.数据预处理，4.建模分析，5.结果评估，6.部署使用以及学习更新。

炀水·2025-07-28 13:01

打造专属知识库：手把手教你构建RAG系统

这是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习模型，通常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。

·2025-07-28 13:31

机器学习算法（六）---逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1模型介绍1.2工作原理1.2.1对数几率模型1.2.2逻辑回归与Sigmoid函数1.3.3熵、相对熵与交叉熵1.3损失函数和优化算法1.3.1损失函数的理论基础1.3.2优化算法1.3.2.1梯度下降算法局限1.3.2.2随机梯度下降与小批量梯度下降1.4算法流程1.5逻辑回归优缺点1.6案例1.7classification_report()参数二、逻辑回归与线性回归的区

向云端UP·2025-07-28 09:39

神经网络和机器学习的一些基本概念

记录一些基本概念，不涉及公式推导，因为数学不好，记了也没啥用，但是知道一些基本术语以及其中的关系，对神经网络训练有很大帮助。可能有些概念不会讲得很详细，但是当你有了这个概念，你就知道往这个方向去获取更详细的信息，不至于连往哪走都不知道。下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程，b也称为权重。虽然没有那么简单，但是训练完成的模型本质上就是一组权重值，如[b1,

荼渔·2025-07-28 07:22

ImportError: cannot import name ‘create_prompt_application‘ from ‘prompt_toolkit.shortcuts‘解决方案

weixin_43178406·2025-07-28 06:41

DataFrame（数据框）

它是数据分析、机器学习和科学计算中最常用的数据结构之一，尤其在Python的Pandas库中被广泛使用。1.DataFrame的核心特点特点说明二维结构类似表格，有行（记录）和列（字段）。

追逐此刻·2025-07-28 02:46

gis怎么提取水系_深度学习在GIS中的应用

人工智能，机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。

weixin_36214932·2025-07-28 01:11

6G通信：AI算力网络的智能频谱共享技术

6G通信：AI算力网络的智能频谱共享技术关键词：6G通信、AI算力网络、智能频谱共享、动态频谱分配、机器学习、认知无线电、边缘计算摘要：随着5G向6G的演进，通信网络面临着"万物智联"时代的海量连接、超高速率

AI天才研究院·2025-07-27 22:46

读心与芯：我们与机器人的无限未来05未来之路

1.概念1.1.利用数据确定模式，描述数据集的某些属性，基于过去的经历判断未来可能发生什么，或基于当前发生的事情判断后果或反应1.2.机器学习(machinelearning)是人工智能的一个子集，它不需要显式编程

躺柒·2025-07-27 22:15

黑猴子的家：Spark RDD 编程进阶之广播变量

比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起来都很顺手。传统方式下，Spark会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。

黑猴子的家·2025-07-27 21:46

2023-03-14

Cell|AI机器学习在癌症临床诊断、预后和治疗中的进展原创鱼图灵基因2023-03-1410:11发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：鱼IF=66.8493推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：1.机器学习

图灵基因·2025-07-27 20:28

零基础-动手学深度学习-6.5 汇聚层（pooling）池化层

因为我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关（例如，“图像是否包含一只猫呢？”），所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感！

·2025-07-27 17:44

【SVM】支持向量机实例合集

这些例子基于流行的机器学习库（如LIBSVM、Weka、JSAT）实现。

KENYCHEN奉孝·2025-07-27 17:43

机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解

目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习？

·2025-07-27 16:35

机器学习朴素贝叶斯算法——python详细代码解析（sklearn）

朴素贝叶斯算法（NaiveBayesianalgorithm）是在贝叶斯算法的基础上假设特征变量相互独立的一种分类方法，是贝叶斯算法的简化，常用于文档分类和垃圾邮件过滤。当“特征变量相互独立”的假设条件能够被有效满足时，朴素贝叶斯算法具有算法比较简单、分类效率稳定、所需估计参数少、对缺失数据不敏感等种种优势。而在实务中“特征变量相互独立”的假设条件往往不能得到满足，这在一定程度上降低了贝叶斯分类算

python机器学习ML·2025-07-27 16:00

机器学习-XGBoost和SHAP解析数据

一、引言在机器学习领域，XGBoost表现出色，具有高效性、准确性、灵活性和良好的防过拟合能力。高效性使其能快速处理大规模复杂数据，降低训练时间成本。通过组合弱学习器提高准确性和泛化能力。

python机器学习ML·2025-07-27 16:29

数据科学家必学：SQL+Python + 机器学习全链路

而在数据科学家的技能工具箱中，SQL、Python以及机器学习是最为闪耀的“三件套”。SQL作为与数据库沟通的桥梁，让数据科学家能

大力出奇迹985·2025-07-27 15:56

Python 机器学习实战：基于 Scikit-learn

本文围绕《Python机器学习实战：基于Scikit-learn的项目开发》展开，先介绍Scikit-learn库的基础特性与优势，再阐述机器学习项目开发的完整流程，包括数据收集与预处理、模型选择与训练

大力出奇迹985·2025-07-27 15:54

深入详解：决策树在医学影像骨科分析中的应用与实现

深入详解：决策树在医学影像骨科分析中的应用与实现决策树（DecisionTree）是一种经典的机器学习算法，以其简单、直观和高可解释性的特点，在医学影像领域的骨科分析中应用广泛。

·2025-07-27 13:10

深度剖析AI人工智能情感分析的算法原理

深度剖析AI人工智能情感分析的算法原理关键词：情感分析、自然语言处理、机器学习、深度学习、文本分类、情感词典、BERT摘要：本文将深入浅出地讲解AI情感分析的技术原理，从基础概念到核心算法，再到实际应用

AI算力网络与通信·2025-07-27 12:37

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