要问2023年初科技领域什么最火，那自然是 ChatGPT。ChatGPT 由人工智能研究实验室 OpenAI 于2022年11月30日推出。上线短短5天，用户数量已突破100万，在今年2月份，用户数量已经突破1亿。ChatGPT 是一个超级智能聊天机器人，他能听懂你的话，并且生成高质量的内容来满足你的需求，包括但不限于写论文、写小说、写文案、写合同、写代码、做作业、改bug……我从2023年初就
转载
2024-07-12 13:53:52
117阅读
模拟人在电脑上的操作RPA机器人如同人类一样能够操作电脑上的应用程序，如浏览器、Office软件、邮箱、企业ERP软件等等，同时RPA完全模拟人的操作行为和操作顺序，例如人如果点击鼠标左键，那么RPA也是点击鼠标左键，单纯从电脑显示器上看是无法区分人工操作还是RPA操作。 2 . 基于一定规则RPA机器人没有自己的思维，只会按照人类预先设计好的逻辑规则来执行任务。例如财务
转载
2023-09-26 15:39:38
175阅读
本节课我们开始学习【模拟分析】，话不多说，让我们开始今天的教程吧。1、首先分析第一个【单变量求解】：意思为计算时只有一个变量；如图所示表格，假设总利润为【5000元，然后单价减去成本就可以计算出单个的利润，然后总利润除以单个的利润就可以计算出销量】。2、所以说这时候的变量只有【销量】，接下来进入正式的操作：首先在利润的表格中输入公式【=(C4-C5)*C6】，然后点击【模拟分析-单变量求解】，然后
转载
2024-07-16 07:08:24
175阅读
众所周知，SAP中国在6月份发布的SAP智能业务机器人，为我们解决重复、复杂的业务场景及实现业务的智能化处理又提供了一个有力的“武器”。相信很多人有这样的感受，刚接触时会觉得SAP智能业务机器人特别高科技、也特别神秘，究竟这个“武器”有多神秘，怎样才能发挥这个神秘“武器”的功效，今天就来与大家一起分析探讨，为大家揭开SAP智能业务机器人神秘的面纱。我们先从一个财务日常处理经常遇到的场景开始，财务人
# Excel 机器学习回归实现指南
## 流程概览
下面是实现Excel中机器学习回归的基本流程，包括数据准备、模型训练和预测等步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备用于训练和测试的数据集 |
| 2. 导入数据 | 将数据导入Excel中 |
| 3. 拟合模型 | 使用机器学习算法训练回归模型 |
| 4. 预测 | 对新数据进
原创
2024-06-26 03:41:32
189阅读
在年底 ，需要用到各种报表统计，但有么有来的及用系统来做出来，之后手工查询oracle 在复制出来，填入复杂的报表中。涉及查询的数据 日期太多，需要分工合作，就涉及到汇总不同的表。到一起，以下就是再编辑excle的表中过程中，需要用的excel 的方法。可以做到事半功倍，又减少错误的方法。之前需要手动复制 到对应的表格内。现在只需要粘贴一次。一次性排版就可以搞定。简直提升了不少效率。所以掌握一些e
转载
2024-01-08 19:36:39
42阅读
import pandas as pd
import requests
import json
import hmac
import hashlib
import base64
import urllib
import time
class SecretRobot:
def __init__(self, secret='', webhook=''):
self.s
转载
2024-08-16 20:06:32
49阅读
多年来 COM 对象一直是 Windows 编程的基础，然而随着技术的进步和发展，微软推出了更佳出色的.NET。.NET Framework 提供了一个称为公共语言运行库的运行时环境(CLR)，它的托管执行过程，自动的内存管理，以及在版本的控制上都较COM技术有很大的提高。可以预见的是，.NET 平台应用程序将最终取代那些用 COM 开发的应用程序。但不可避免的是，在向.NET过渡时，我们还是需要
本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。 一、主要内容 topic 1 深度神经网络结构 从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换，也就是特征抽取。一般的隐藏层（hidden layer）较少的类神经网络结构我们称之为shallow，而当隐藏层数比較
转载
2017-04-15 20:37:00
212阅读
2评论
本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。一、主要内容topic 1 深度神经网络结构从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换，也就是特征抽取。一般的隐藏...
转载
2015-07-16 11:40:00
159阅读
2评论
线性回归 第一个机器学习算法-单变量线性回归
原创
2020-01-28 14:35:09
768阅读
说着学习机器学习，但是一直都没有真正的写一点什么，那么就从今天开始吧。 题为机器学习基础，那么这里是机器学习的一些概念及分类。（大佬请绕行）也是自己学习《Python机器学习算法》的学习笔记。绪论随着时代的发展，大量网络应用出现在生活中，各种智能设备出现使数据的收集变成现实，同时，计算机的计算能力得到了很大的提高，如何从大量数据中提取有价值的信息成了很重要的课题，机器学习就是这样一种...
原创
2021-07-06 15:40:33
495阅读
一、前述NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包，当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架
原创
2022-12-30 16:48:37
151阅读
机器学习算法XGBoost
转载
2022-07-26 21:22:01
1413阅读
# 机器学习之线性回归
机器学习的世界充满了奇妙与复杂的概念，而线性回归是其中最基础也最重要的一种方法。它以数学模型为基础，通过对数据的分析，帮助我们预测一个变量（因变量）与一个或多个其他变量（自变量）之间的关系。在本文中，我们将探讨线性回归的基本原理、实现方法，并提供相应的代码示例。
## 线性回归的基本原理
线性回归的核心思想是使用一条直线（在多维情况下是超平面）来拟合数据点，从而预测因
原创
2024-10-26 04:41:31
58阅读
主要内容： 回归 1.线性回归 2.Logistic回归 最优问题： 1.梯度下降 2.牛顿法 3.拟牛顿法 了解参数学习算法和非参数学习算法的区别 高斯分布（正态分布） 1. 2.线性回归 考虑2个变量 多变量的情形 3.最小二乘的目标函数 m为样本个数，则一个比较“符合常理”的误差函数为： 符合常理 n最小二乘建立的目标函数，即是在噪声为均值为0的高斯分布下，极大...
原创
2021-07-29 10:54:00
141阅读
1. 线性回归 利用数理统计学中的回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法。 表达形式： y = ax + b + e ( e 为误差服从均值为0的正态分布，不是一个定值，也称为残差)，当 e 的平方和最小时，可以称之为最佳回归线性方程。2. 拟合 把平面上一系列的点用一条光滑的曲线连接起
原创
2022-12-14 00:19:52
197阅读
点赞
关于画图 在现实数字的时候代码如下： 注意reshape参数里面是长和宽，一定要保证长*宽的值是784；否则就会和数据本身不符，运行报错；（28,28）可过，（1, 784）亦可以通过。 imshow是设置图片的展示，cmap意思是color map，颜色方案，binary代表是白底黑字； 关于图谱
转载
2018-07-17 21:45:00
311阅读
2评论
相信大部分人对Excel的基础操作都能搞定，也会用几个简单公式，但对于稍微复杂点的操作，尤其需要用到复杂公式时，不下点功夫还真搞不定。而现在结合ChatGPT，普通熟练度也能很方便的处理Excel复杂操作了。首先ChatGPT是个聊天机器人，它不支持直接上传Excel文件对其分析操作，而且你将表格数据直接投喂给它，它能接收的数据量也是有限的，无法对大规模数据直接处理。所以，如果你期望ChatGPT
本学习笔记参考书目《机器学习实战》本博客系列文章如下：机器学习基础 ：https://blog..net/shuiyixin/article/details/866502k-近邻算法 ：https://blog..net/shuiyixin/article/details/86681831决策树01（含Matplotlib模块介绍）：https://blog....
原创
2022-10-12 17:49:01
259阅读
