机器学习算法

数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望

我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。

AI大模型应用工坊·2025-07-29 21:03

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

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

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

读心与芯：我们与机器人的无限未来05未来之路

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，为系统提供自动学习和根据经验改进的能力1.2.1.机器学习算法基于样本数据

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

机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解

2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning

·2025-07-27 16:35

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

动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径

自适应性：利用机器学习算法（如图神经网络、

GEO优化助手·2025-07-26 20:27

兔乱扔·2025-07-26 00:43

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

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

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

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

一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中，机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四

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

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用

传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性，而深度学习

AI智能应用·2025-07-22 00:32

Java与机器学习的邂逅：Weka框架入门指南

将二者结合起来，利用Java实现机器学习算法，不仅可以充分发挥其强大的生态系统优势，还能为开发者提供一个高效、稳定的开发环境。

墨夶·2025-07-21 09:48

MATLAB 基于图像处理的杂草识别技术

MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节，基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法，自动识别田间杂草，为精准施药提供决策支持。

鱼弦·2025-07-20 11:33

Python实现神经网络算法指南

Python实现神经网络算法指南神经网络是一种模拟人脑神经元结构进行信息处理的机器学习算法。在深度学习领域中，神经网络是最为强大的算法之一。

代码编织匠人·2025-07-20 05:30

微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用

然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。

MicroTech2025·2025-07-12 10:13

Python自动化机器学习平台库之mindsdb使用详解

该库的核心理念是将机器学习功能直接集成到数据库中，让开发者无需深入了解复杂的机器学习算法，就能够快速构建和部署预测模型。

·2025-07-11 11:02

堡垒机操作行为异常检测的机器学习算法应用

一、传统检测模式的困境与机器学习的破局价值在数字化转型浪潮中，堡垒机作为运维安全的核心防线，面临着操作行为复杂度激增与检测能力滞后的双重挑战。传统检测手段主要依赖静态规则库与统计模型，存在三大致命缺陷：规则固化与误报泛滥：某金融机构曾因规则库未及时更新，导致运维人员正常批量操作被误判为“暴力破解”，单日误报量超2000次，消耗安全团队60%的精力。动态行为适应性弱：微服务架构下，运维人员访问路径呈

·2025-07-11 11:02

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。

fmvrj34202·2025-07-11 02:34

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

WangYan2022·2025-07-08 21:14

Python设置国内镜像教程

####引言Python是一种广泛使用的高级编程语言，用于各种编程任务，从简单的脚本到复杂的机器学习算法。在安装Python包时，通常需要从Python包索引（PyPI）下载。

wh3933·2025-07-06 23:23

Python与Dlib库实现人脸技术实战

利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能，包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等，项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。

西域情歌·2025-07-05 19:22

机器学习算法_支持向量机

一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机，即寻找到一个超平面使样本分成两类，且间隔最大硬间隔：如果样本线性可分，在所有样本分类都正确的情况下，寻找最大间隔；如果出现异常值或样本线性不可分，此时硬间隔无法实现软间隔：允许部分样本，在最大间隔之内，甚至在错误的一边，寻找最大间隔；目标是尽可能保持间隔宽阔和限制间隔违例之间寻找良好的平衡惩罚系数：通过惩罚系数来控制这个平衡，C值越小，

·2025-07-05 10:42

机器学习在智能金融风险评估中的应用：信用评分与欺诈检测

随着大数据和机器学习技术的快速发展，金融机构开始探索如何利用机器学习算法来提高风险评估的准确性和效率。

Blossom.118·2025-07-03 14:23

面了字节跳动的数据挖掘岗，感觉真的很难。。。

节前，我们社群组织了一场技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对新手如何入门机器学习算法、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

大模型爱好者社区·2025-07-03 14:49

【学习】《算法图解》第十二章学习笔记：K近邻算法

前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）。这是一种基于实例的学习方法，也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。

·2025-07-03 13:01

AppML 案例简介

它旨在简化移动应用的机器学习功能集成，使得开发者无需深入了解复杂的机器学习算法，即可将强大的AI功能引入他们的应用中。本文将简要介绍AppML的一些成功案例，展示其在不同领域的应用和价值。

沐知全栈开发·2025-07-03 04:04

FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-07-02 05:47

常见机器学习算法与应用场景

下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述，包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言，

本文将介绍如何使用Python进行数据分析，并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先，我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂，上

2401_89451588·2025-07-01 17:45

机器学习，支持向量机svm和决策树xgboost介绍

支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法，但它们基于不同的原理，各有其优势和劣势，适用于不同的场景。

suixinm·2025-07-01 15:32

【机器学习第四期（Python）】LightGBM 方法原理详解

LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码（回归任务+可视化）参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架（GBDT）的机器学习算法

WW、forever·2025-07-01 07:19

机器学习算法——神经网络1（神经元模型）

神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型。即上述定义中的“简单单元”。在生物神经网络中，每个神经元与其他申请元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经

·2025-06-30 07:08

【机器学习算法】XGBoost原理

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=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=

·2025-06-27 23:42

大语言模型(LLM)量化基础知识(一)

-派神-·2025-06-27 23:42

ICBDDM2025：大数据与数字化管理前沿峰会

这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具，例如线性代数在机器学习算法中

鸭鸭鸭进京赶烤·2025-06-27 09:37

【PyCharm 使用技巧】PyCharm 基本功能详解 || 【Jupyter Notebook】如何进入其它盘，如D盘？H盘？|| 【机器学习】聚类算法详解及其应用 || 道路交通流量模拟预测

目录三练习了机器学习算法中的聚类算法。目录一、再次了解PyC

追光者♂·2025-06-26 21:36

XGBoost算法原理及Python实现

一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。

法号清水·2025-06-26 19:50

GBDT：梯度提升决策树——集成学习中的预测利器

核心定位：一种通过串行集成弱学习器（决策树）、以梯度下降方式逐步逼近目标函数的机器学习算法，在结构化数据预测任务中表现出色。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。

大千AI助手·2025-06-25 23:42

机器学习算法-逻辑回归模型在交通领域的应用

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档逻辑回归模型在交通领域的应用：车流数量和平均速度之间的关系前言结果分析代码分析逻辑回归可视化：交通拥堵预测的动态建模过程一、交通数据生成与预处理二、逻辑回归核心算法实现三、动态可视化：决策边界的演变过程四、特征标准化与模型评估五、实验结果与模型解读六、拓展思考：逻辑回归的局限性结语：从代码到交通智能前言紧接上文的逻辑回归原理分析讲一讲

是一个Bug·2025-06-25 21:52

LeRobot: 让机械臂接入大模型

这一项目通过整合最先进的机器学习算法和便捷的开发工具链，为开发者提供了一个高效、易用的机器人AI开发平台，堪称机器人领域的“Transformer时刻”。

小众AI·2025-06-25 05:57

AI智能时代SEO优化，AISEO-人工智能搜索引擎优化

如今的搜索引擎借助自然语言处理（NLP）和机器学习算法，能够深入理解用户搜索词背后的语义和意图，实现更精准的内容匹配。AI智能时代SEO优化，AISEO-人工智能搜索引

weixin_ggwwsscc·2025-06-24 16:17

机器学习15-XGBoost

XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架（GradientBoostingFramework）的机器学习算法，它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器（通常是决策树），并将这些弱学习器进行累加，从而形成一

吹风看太阳·2025-06-24 03:27

推荐频道