自学编程和科班程序员的差别到底有多大？这也是即将“入坑”的编程爱好者，最关心的一个问题。自学和科班最大的差距还是在上车有没有车票的问题，是起跑线的问题。至于上了车，那就真的是各显神通了。知识体系的差别科班出身的程序员，相对于自学编程者，具备更加完善的知识体系，在实际工作中，能更快的形成完整的任职，从而更深入地解决问题。因为大学期间，已经系统的学习了计算机知识，因此科班程序员的知识体系更加完整，学起
# 如何实现LMS机器学习算法
## 简介
LMS（Least Mean Squares）算法是一种常见的机器学习算法，用于线性回归问题和自适应滤波问题。本文将指导一位刚入行的小白如何实现LMS机器学习算法。
## 流程
下面是实现LMS算法的整个流程，使用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库和数据 |
| 步骤2 | 数据预处理
原创
2023-08-16 14:27:06
206阅读
设备树基础
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PID是Proportional(比例)、Integral(积分)、Differential(微分)三者的缩写。PID调节是连续控制系统中技术最成熟、应用最广泛的调节方式。PID调节实质是根据输入的偏差值，按照比例、积分、微分的函数关系进行运算，运算结果用以控制输出。这是书本上对PID的定义，如果没有数学基础，不懂积分、微分，其实很难理解。PID的应用无人机悬停、空调温控、定速巡航…以定速巡航为例
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2024-10-16 14:22:39
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SSL 中使用的最古老和最受欢迎的技术之一是对比学习，它使用“正”和“负”样本来指导深度学习模型。此后，对比学习得到了进一步发展，现
原创
2023-12-14 09:58:16
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对比学习是一种机器学习技术，算法学习区分相似和不相似的数据点。对比学习的目标是学习数据的表示，以捕捉不同数据点之间的基本结构和关系。在对比学习中，算法被训练最大化相似数据点之间的相似度，并最小化不相似数据点之间的相似度。通常的做法是通过训练算法来预测两个数据点是否来自同一类别。对比学习已经在各种应用中得到了应用，如图像识别、自然语言处理和语音识别。对比学习的一种流行方法是孪生网络，它使用一对相同的
原创
2024-01-18 14:14:20
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# 机器学习框架对比
机器学习框架是用来构建和训练机器学习模型的工具库。在选择合适的机器学习框架时，需要考虑框架的易用性、性能、灵活性等因素。目前主流的机器学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras等。下面将对这三种框架进行对比。
## TensorFlow
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，支持各种机器学习算法和深度学习模型。TensorFlow
原创
2024-03-15 05:32:11
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概率图模型概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM），简称图模型（Graphical Model， GM），是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概率模型，从而给研究高维空间中的概率模型带来了很大的便捷性。 高维随机变量的联合概率为高维空间中的分布，一般难以直接建模。在不做任何独立性假设的条件下，模型的参数将随维度的
# 机器学习开源工具对比指南
在数据科学和机器学习的领域中，有许多开源工具可供使用。为了帮助你对比这些工具，本文将指导你一步一步地完成这一项目。我们将从整体流程开始讲解，然后逐步细化每一个步骤，并提供示例代码来说明。
## 整体流程
以下是实现机器学习开源工具对比的整体流程：
|步骤|描述|时间安排|
|---|---|---|
|1|选定对比的开源工具|2天|
|2|收集数据|3天|
|
# 图像对比算法与机器学习的结合
## 引言
在人工智能的广泛应用中，图像处理是一个重要的领域。图像对比算法作为图像处理的关键组成部分，在许多应用场景中被广泛使用，比如人脸识别、医学影像分析、安全监控等。借助机器学习技术，这些算法得到了显著的提升。本篇文章将探讨图像对比算法的基本原理，结合机器学习的应用，同时提供代码示例，以帮助大家更深入地理解这一主题。
## 图像对比算法的概述
图像对比
原创
2024-09-17 04:48:41
422阅读
本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法
原创
2021-07-24 10:54:59
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机器学习框架
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2022-05-24 12:07:27
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作者 | 杜博亚
来源 | 阿泽的学习笔记
「本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法」。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此模型优缺点及选择详加讨论。
主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，
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2020-10-03 18:55:29
239阅读
作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。「本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法」。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此模型优缺点及选择详加讨论。主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所
原创
2021-02-04 13:32:07
507阅读
本文通过对不同机器学习分类算法的实验比较，探讨它们在数据集上的性能差异。实验涵盖了常见的分类算法如决策树、支持向量机、逻辑回归等，并通过准确率、召回率等指标进行评估。读者将了解各算法在不同数据集上的表现，以及选择最适合特定任务的算法的重要性。这些比较有助于指导实际项目中的算法选择和优化。
原创
2024-04-03 13:58:57
265阅读
作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。「本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法」。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此模型优缺点及选择详加讨论。主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所
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2022-08-29 19:50:40
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作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。「本文的目的，
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2023-05-02 17:20:47
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ELM（Exteme learning machine，超限学习机），由新加坡南洋理工大学的Guangbin Huang（黄光斌）副教授提出的。1. 算法概述ELM算法针对的问题是单隐层的前馈神经网络（single-hidden layer feedforward neural networks，SLFNs），算法特点在于输入层到隐层的权重W和偏差B可以随机设定，隐层激励函数具有无限可微的特征即可
协同过滤算法算机器学习吗？这是一个值得探讨的问题。在这篇博文中，我将分享如何通过各个模块，深入解读协同过滤算法的本质及其与机器学习的关系。
## 背景描述
近年来，随着推荐系统的广泛应用，各种算法如雨后春笋般涌现。其中，协同过滤算法因其强大的推荐能力而备受关注。到底这类算法是否可以归入机器学习的范畴呢？
> 根据维基百科的定义，"协同过滤是一种利用用户的行为来预测用户对某些项目的偏好"。这一
文章目录排序对比算法（比较数字大小）选择排序冒泡排序插入排序希尔排序归并排序2路归并排序3路归并排序快速排序2路快速排序3路快速排序堆排序非对比算法（和数字大小无关）计数排序桶排序基数排序基数、计数、桶排序三者比较选择合适排序算法算法时间对比各种排序算法对比 排序对比算法（比较数字大小）选择排序package sort;
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* 选择排序
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