Python机器学习基础教程第2页

AWS 使用图形化界面创建 EKS 集群（零基础教程）

无需命令行！通过AWS控制台图形化操作，轻松创建Kubernetes集群。文章目录文章简介一、准备工作：登录AWS控制台二、创建EKS集群（控制面）1.创建EKS集群2.设置集群基本信息3.配置网络设置三、添加工作节点（EC2NodeGroup）1.添加节点组2.配置节点组信息3.配置实例类型与节点数四、配置kubectl工具（在本地）1.安装kubectl和awscli2.配置集群连接3.验证集

debug 小菜鸟·2025-06-23 10:34

Unity+物理引擎学习计划

1周：Unity基础与C#入门天数学习内容资源链接1Unity界面介绍，安装配置Unity官方入门教程2创建项目，场景与GameObjectUnity官方场景与对象教程3C#基础语法（变量、函数）C#基础教程

这是个问题·2025-06-23 02:38

GNU Octave 基础教程（8）：GNU Octave 常用数学函数

目录一、基本算术运二、初等数学函数三、三角函数与反三角函数四、统计函数五、复数与其他函数✅小结下一讲预告GNUOctave内置了大量数学函数，涵盖初等数学、线性代数、复数运算、统计函数等，非常适合科研、工程计算使用。本节将系统地梳理Octave中最常用的数学函数，并附上示例代码与输出结果。一、基本算术运运算符号/函数示例加法+a+b减法-a-b乘法*/.*A*B（矩阵乘法），A.*B（逐元素）除法

方博士AI机器人·2025-06-22 21:03

GNU Octave 基础教程（3）：变量与数据类型详解（一）

目录1.变量的定义2.变量命名规则3.常见数据类型3.1.数值类型（Numeric）3.2.布尔值（Logical）3.3.字符与字符串3.4.向量（Vector）3.5.矩阵（Matrix）4.命令窗口中的实用操作5.总结1.变量的定义在Octave中，变量的定义非常直观，只需要使用赋值符号=即可，比如：x=true;%布尔name='Alice';%字符temperature=36.5;%浮点

方博士AI机器人·2025-06-22 20:30

Nginx 缓存系统 proxy_cache详解

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言功能特点

学堂在线·2025-06-21 22:07

Python机器学习小项目实战：随机森林算法实现信用卡欺诈检测

1.引言在之前的机器学习之旅中，我们已经探索了许多强大的算法，例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景，但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式，容易受到过拟合或欠拟合的影响，并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下，你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归，但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的，这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线

码上研习·2025-06-19 16:28

C语言基础教程（六）：指针原理与高级应用完全指南

一、指针本质与计算机系统视角1.1指针的底层原理指针是C语言的灵魂所在，它直接操作内存地址的特性赋予了C语言极高的灵活性和效率。从计算机系统角度看：内存地址：每个内存单元都有唯一地址，如同门牌号指针变量：存储内存地址的特殊变量变量存储模型：32位vs64位系统差异：32位系统：指针占4字节（最大寻址4GB）64位系统：指针占8字节（理论寻址16EB）1.2指针声明与初始化规范标准声明格式：类型说明

xienda·2025-06-19 04:33

PC：云计算基础教程_2024-07-20_00-44-09.Tex

PC：云计算基础教程云计算概述云计算的定义与历史云计算是一种通过网络提供按需计算资源（如服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能）的模式，用户无需直接管理或拥有这些资源。

chenjj4003·2025-06-17 15:25

【python机器学习】——线性回归算法

线性回归线性回归基本概念线性回归是一种预测模型，它用于分析两个或多个变量之间的关系。在简单的线性回归中，我们通常有一个目标变量（称为响应变量或因变量）和一个或多个预测变量（称为解释变量或自变量）。目标是找到一条直线（在多元情况下是超平面），使得这条直线尽可能地拟合数据点，即最小化预测值和实际值之间的差异。线性回归的基本原理是通过最小化误差平方和来寻找最佳拟合直线。误差平方和是每个数据点到直线的距离

爱读书的无业游民·2025-06-15 10:03

机器学习相关书籍源码链接(基于Python+Tensorflow2)

utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=751192479616741376《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》《简明的TensorFlow2

m0_37773168·2025-06-14 01:55

lazarus 中文教程_Lazarus IDE入门基础教程

delphi+cnpack用惯了，转移到lazarus有点难受是不是！其实，lazaurs的编辑器也是蛮强大的，支持代码补全，自动完成，模板编辑，多行缩进注释，选定代码后批量更改里面的单词！目前，我知道的就这些。好，先第一个，代码补全！按下键盘的Ctrl+W键！输入变量后按下这个键就OK啦～第二个，自动完成！自动完成的快捷键大多数都冲突了，解决方法是打开Tools->Option->Editor-

weixin_39708822·2025-06-13 13:30

Python基础教程（十一）：11. 数据科学基础

Python已成为数据科学领域最受欢迎的语言之一。本章将介绍数据科学中最常用的三大基础库：NumPy、Pandas和Matplotlib，帮助你建立数据分析的基本能力。11.1NumPy基础NumPy（NumericalPython）是Python进行数值计算的核心库，提供了高效的多维数组对象ndarray以及用于操作数组的广泛函数。11.1.1创建数组importnumpyasnpa=np.ar

univerbright·2025-06-13 10:05

Anaconda 基础教程

一、什么是Anaconda？Anaconda是一个开源的Python和R语言的发行版本，致力于为数据科学、机器学习、大数据处理和科学计算提供便利的包管理和环境管理工具。它包含了conda包管理器和超过1500个数据科学常用的库。二、Anaconda的核心组成Conda：用于包管理和环境管理的工具。AnacondaNavigator：图形界面的包和环境管理工具。预装库：如NumPy、Pandas、M

·2025-06-13 10:05

(DCA) 可视化

本文转载于微信公众号-Python机器学习AIDCA(Dollar-CostAveraging)isaninvestmentstrategywhereaninvestordividesthetotalamounttobeinvestedacrossperiodicpurchasesofatargetassettoreducetheimpactofvolatilityontheoverallpurc

kaka_R-Py·2025-06-12 09:34

Python 基础教程（十二）：12 .1 项目实践（简单计算器）

通过实际的小项目，将前面学到的Python基础语法、流程控制、函数定义、异常处理等知识进行综合运用。本章以几个循序渐进的小项目为例，帮助读者在实践中理解编程逻辑，提高编程能力。12.1小项目1：简单计算器12.1.1项目简介本项目实现一个基于命令行的简单计算器，支持加、减、乘、除四种基本运算，输入两个数字和运算符，即可返回运算结果。12.1.2技术要点使用input()函数获取用户输入；使用flo

univerbright·2025-06-11 14:26

mysql书单推荐_MySQL零基础入门推荐书籍？

weixin_39997696·2025-06-11 11:01

【Spring AI 0基础教程】2、基础篇 | 聊天客户端 - 智能健康助手

基础篇|聊天客户端-智能健康助手一、学习目标在上一小节中，我们学习了SpringAI最基础的使用方法，但是大家可以思考一个问题，目前我们使用的是智谱提供的AI大模型，如果我想切换成最近最火的DeepSeek大模型，那应该怎么处理呢？所以这一小节，我们将学习SpringAI中推荐使用的ChatClient来完成其他大模型的接入，并完成另外一个新的案例：智能健康助手。我们先来看下最终的效果：这个智能健

Brian Xia·2025-06-10 11:41

Python机器学习小项目实战：随机森林模型优化，提升信用卡欺诈检测效能

1.引言在之前的博客中，我们已经成功地使用随机森林算法构建了一个信用卡欺诈检测模型。随机森林算法凭借其良好的性能和易于使用的特点，在各种实际应用中都取得了良好的效果。然而，仅仅构建一个模型是不够的。为了提高模型在实际场景中的泛化能力和检测精度，我们需要对其进行优化。模型优化是指通过调整模型的参数、选择合适的特征或使用更高级的算法来提高模型的性能。在信用卡欺诈检测中，模型优化可以帮助我们更准确地识别

码上研习·2025-06-10 07:13

Spring Boot 3.3 + MyBatis 基础教程：从入门到实践

SpringBoot3.3+MyBatis基础教程：从入门到实践在当今的Java开发领域，SpringBoot和MyBatis是构建高效、可维护的后端应用的两个强大工具。

喜欢踢足球的老罗·2025-06-09 12:01

Scikit-learn：开启量化价值投资的新征程

Scikit-learn：开启量化价值投资的新征程关键词：Scikit-learn、量化投资、价值投资、机器学习、特征工程、投资组合优化、金融数据分析摘要：本文深入探讨了如何利用Scikit-learn这一强大的Python

量化价值投资入门到精通·2025-06-09 10:21

Python机器学习实战：推荐系统的原理与实现方法

AI大模型应用之禅·2025-06-08 03:06

Python 爬虫 - BeautifulSoup

AI老李·2025-06-07 14:15

Python

Python参考Python基础教程22.7.4Python基础关于#!/usr/bin/python的解释脚本语言的第一行（只对Linux/Unix用户适用）用来指定本脚本用什么解释器来执行。#!

Hangro·2025-06-06 18:26

Linux-基础教程

Linux基础篇liunx概述liunx是一个开源、免费的操作系统linux主要发行版:Ubuntu、RedHat、CentOS、Debain官网地址：https://www.kernel.org/linux应用领域最多的还是服务器领域Liunx和Unix的关系Linux和Unix是两种操作系统，但它们之间存在一定的关系。Unix是最早的操作系统之一，诞生于1969年，由AT&T贝尔实验室开发。L

[猫玖]·2025-06-05 20:26

前端｜CSS（一）| pink老师

参考视频：黑马程序员前端CSS3基础教程，前端必备基础目录CSS引入引入CSS样式表CSS基础选择器标签选择器类选择器（最常用）id选择器通配符选择器CSS文字文本样式font字体CSS外观属性CSS复合选择器后代选择器子元素选择器交集选择器并集选择器链接伪类选择器选择器总结标签显示模式分类标签显示模式转换

啦啦右一·2025-06-05 14:48

neo4j导出导入csv文件

neo4j导出导入csv文件提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

qq_45133760·2025-06-03 21:41

SpringBoot编程基础教程：RESTful API开发

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍REST（RepresentationalStateTransfer）即表述性状态转移，它定义了一组设计风格、约束条件和描述所处理的资源的标准。RESTfulAPI基于HTTP协议，使用URL定位资源，用HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）表示对资源的操作，这些约束条件使得客户端和服务器之间交互变得更加简单、高效，促进了RESTfulAP

AI天才研究院·2025-06-03 09:42

Python机器学习实战：使用Pandas进行数据预处理与分析

Python机器学习实战：使用Pandas进行数据预处理与分析1.背景介绍在机器学习和数据科学领域中,数据预处理是一个至关重要的步骤。

AI天才研究院·2025-06-02 04:40

2、PyTorch基础教程：从张量到神经网络训练

1、PyTorch基础PyTorch是一个开源的深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。PyTorch主要有以下几个基础概念：张量（Tensor）、自动求导（Autograd）、神经网络模块（nn.Module）、优化器（optim）等。张量（Tensor）：PyTorch的核心数据结构，支持多维数组，并可以在CPU或GPU上进行加速计算。自动求导（Autograd）：PyTorch提供了

AI风老师·2025-06-01 23:06

pip清华源（国内清华镜像）

示例如下pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplescikit-learn上面代码是我们安装python机器学习Scikit-lean库的示例代码

黄小耶@·2025-06-01 21:24

Python常用包应用专题：Scikit-learn全面指南

我是CSDN博主[你的名字]，今天我们将深入探索Python机器学习的核心武器库——Scikit-learn。

全息架构师·2025-06-01 17:21

【Rust】——项目实例：——命令行实例（一）

离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python

Y小夜·2025-06-01 02:12

Kafka 基础教程 — 多线程Consumer实例

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对

码炫课堂-码哥·2025-05-31 15:18

Dart 语法基础教程

Dart语法基础教程1.变量Dart中的变量使用var或明确的数据类型来声明，并使用=赋值。varname="Alice";//使用var声明Stringmessage="Hello,world!"

斯陀含·2025-05-30 15:55

Python机器学习实战：智能聊天机器人的构建与优化

Python机器学习实战：智能聊天机器人的构建与优化作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能与聊天机器人的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展人工智能（ArtificialIntelligence

AI天才研究院·2025-05-30 03:49

MongoDB 基础语法【增删改查】

前言作为软件测试工程师，我们常用的是查询操作以下是我工作中处理的一些问题，非基础教程分享，是工作经验分享。

平行时空-·2025-05-29 00:15

头歌实践教学平台python机器学习-决策树

决策树简述下列说法正确的是？A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树下列说法错误的是？B、决策树只能是一棵二叉树决策树算法任务描述本关任务：编写一个使用决策树算法进行信息增益计算及结点划分的程序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.决策树模型，2.决策树模型用于分类，3.决策树信息熵构建。决策树模型决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生

学习只是用户态·2025-05-28 01:55

Kotlin编程基础教程：Android应用开发入门

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍Kotlin是什么？Kotlin（kotlin）是一个静态类型、面向对象、可伸缩语言，由JetBrains开发。它是JetBrains开源项目Kotlin/JVM的主要目标受众群体之一，适用于Android、服务器端应用程序等多种领域。该编程语言具有以下特性：静态类型支持：编译时对代码进行类型检查，确保代码的正确性；面向对象支持：支持面向对象的编码方式；可伸

AI天才研究院·2025-05-27 22:05

A24a_昇腾算子开发异构编程基础

算子性能评估与优化多机多卡系统配置算子调试与验证实战案例分析开发工程化流程常见问题与解决方案(这是昇腾知识体系的配套预览材料，转载随意，如反馈bug请移步原文：链接)前言本文是介绍昇腾芯片如何开发自定义算子的基础教程

jieph01·2025-05-27 16:21

如何开始学习前后端？收藏这篇就够了。最适合新手学习的前后端开发学习路径。初学者入门指南，零基础入门到精通。

3.核心深化：JavaScript高级（黑马程序员JS教程）4.前后端通信：AJAX+工具链（黑马程序员AJAX教程）二、后端开发：掌控数据与逻辑的核心1.语言基础：Java编程（黑马程序员Java零基础教程

2301_77640853·2025-05-26 06:03

QT信号和槽

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一

出现一片乱码·2025-05-25 19:50

普通人如何应用AI大模型之实战基础教程001：什么是大模型

关键词：大模型、超级记忆库、推理引擎、多模态感知、Transformer架构概要：本文介绍了大模型的核心概念及其与传统AI的区别，强调其通过海量数据训练形成的“超级记忆库”和“推理引擎”，能够基于上下文生成新内容，而不仅是匹配预设规则。文章将大模型类比为人类大脑，解释其在语言理解、逻辑推理、多模态处理等方面的能力，并探讨了其技术基础——Transformer架构及训练过程。此外，还对比了国内外主流

理工男大辉郎·2025-05-25 14:48

零基础教程：用DeepSeek-API实现智能对话机器人

零基础教程：用DeepSeek-API实现智能对话机器人系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录零基础教程：用DeepSeek-API实现智能对话机器人摘要引言

layneyao·2025-05-24 09:08

Anaconda基础教程

Anaconda是一款流行的Python和R语言的开源发行版，广泛应用于数据科学、机器学习、科学计算等领域。它集成了大量常用的科学计算包和环境管理工具，极大地方便了开发者的工作。本文将介绍Anaconda的基础知识和常用操作。##一、Anaconda简介Anaconda由ContinuumAnalytics公司开发，内置了conda包管理器和环境管理器，支持Windows、macOS和Linux系

weixin_47233946·2025-05-24 08:59

Python机器学习：适合新手的8个项目

•使用Scikit-Learn预测葡萄酒质量——训练机器学习模型的分步教程•R:caret–由caret包的作者提供的网络研讨会数据源•UCI机器学习存储库——350多个可搜索的数据集，涵盖几乎所有主题。您一定会找到您感兴趣的数据集。•Kaggle数据集——Kaggle社区上传的100多个数据集。这里有一些非常有趣的数据集，包括PokemonGo产卵地点和圣地亚哥的墨西哥卷饼。•data.gov—

m0_60667010·2025-05-24 06:12

Python机器学习、深度学习库总结（内含大量示例，建议收藏）(1)

plt.subplot(221),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title(‘Original’)plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(222),plt.imshow(dst[:,:,::-1]),plt.title(‘Averaging’)plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(2

2401_86449728·2025-05-24 05:35

Python机器学习实战：分布式机器学习框架Dask的入门与实战

Python机器学习实战：分布式机器学习框架Dask的入门与实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来

AI大模型应用之禅·2025-05-23 14:21

sklearn基础教程

sklearn，全称为Scikit-learn，是一个基于Python的开源机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib这些科学计算库之上，提供了简单而高效的工具来解决各种机器学习问题。安装首先，确保你已经安装了Python。接着，你可以通过pip安装sklearn：pipinstallscikit-learn基本组件sklearn库由多个组件构成，

是Dream呀·2025-05-21 11:20

python 文本分析库_Python有趣|中文文本情感分析

前言前文给大家说了python机器学习的路径，这光说不练假把式，这次，罗罗攀就带大家完成一个中文文本情感分析的机器学习项目，今天的流程如下：数据情况和处理数据情况这里的数据为大众点评上的评论数据（王树义老师提供

weixin_39972019·2025-05-20 14:08

Python 爬虫基础教程：正则表达式页面提取

一、环境准备bashpipinstallrequests二、核心代码示例1.发送请求获取网页内容pythonimportrequestsdefget_html(url):try:response=requests.get(url)response.encoding=response.apparent_encodingreturnresponse.textexceptExceptionase:pri

Json19970108018·2025-05-19 11:37

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