一、参考资料1. 课程简介2. 推荐系统算法简介3. 推荐系统评测4. 数学基础5. 机器学习概述6. 监督学习7. python
原创
2022-09-14 10:33:58
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1.双远心镜头的放大倍率与被测物的位置及像平面的位置无关。而在物方远心镜头中，对应一个固定的像平面，放大倍率是一个常数。2.镜头的像差：球差(对称)：非球面代替球面镜头；使用较大F，较小的通光光圈慧差(非对称):使用较小F，较大的通光光圈3.线扫描应用要求非常强的照明，镜头通常使用较小F值，限制景深4.镜头选择不应该小于传感器尺寸，如1/2'镜头不能使用2/3'传感器5.Image是二维数组6.R
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2023-07-25 13:53:08
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@TOC前言在当今数据驱动的时代，机器学习已成为解锁数据价值、推动科技创新的关键力量。作为机器学习领域中的一颗璀璨明珠，逻辑回归算法以其简洁高效、易于解释的特点，在二分类问题上展现出了非凡的效能。逻辑回归，虽然名字中带有“回归”二字，却并非传统意义上的回归分析方法，而是一种广泛应用于分类问题的统计建模技术。它巧妙地结合了线性回归的预测能力与Sigmoid函数的非线性转换，使得模型输出能够自然地映射
拖了一个月，终于想起还有一笔欠账，中文文本分类的流程如下：1.预处理（去除噪声、例如html标签、文本格式转化、检测句子边界）2.中文分词（使用中文分词器为文本分词，并去除停用词）3.构建词向量空间（统计文本词频，生成文本的词向量空间）4.权重策略-TF-IDF方法（使用TF-IDF发现特征词，并抽取为反应文档主题的特征）5.分类器（使用算法训练分类器）6.评价分类结果（分类器的测试结果分析）文本
最近看到之前做的项目，是关于使用遗传算法实现智能组卷的。所以这次为大家分享遗传算法的基本原理，以及在实际场景中的应用。"揭开算法神秘的面纱" 在学习计算机相关知识时，我们必定会遇到算法的学习，我大学的老师说计算机中最值得学，最有价值的就是算法。以致于当时懵懵懂懂的我就跟着小伙伴一起边上数据结构边刷入门算法题了。以学习算法为目标的同学，对于蓝桥杯、ACM等比赛多少都有听过，但却相当一部分人不了解算法
1）启发式算法：一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计.意思就是说,启发式算法是根据经验或者某些规则来解决问题,它求得的问题的解不一定是最优解,很有可能是近似解.这个解与最优解近似到什么程度,不能确定.相对于启发式算法,最优化算法或者精确算法（比如说分支定界法、动态规划法等则能求得
最近看到之前做的项目，是关于使用遗传算法实现智能组卷的。所以这次为大家分享遗传算法的基本原理，以及在实际场景中的应用。"揭开算法神秘的面纱" 在学习计算机相关知识时，我们必定会遇到算法的学习，我大学的老师说计算机中最值得学，最有价值的就是算法。以致于当时懵懵懂懂的我就跟着小伙伴一起边上数据结构边刷入门算法题了。以学习算法为目标的同学，对于蓝桥杯、ACM等比赛多少都有听过，但却相当一部分人不了解算法
机器学习与算法面试太难？
八月参加了一些提前批的面试，包括阿里、百度、头条、贝壳、一点资讯等。整理了一些面试题，分享给大家。
一、机器学习基础题
1、LSTM的公式
2、RNN为什么出现梯度消失及BPTT的推导
3、DQN的基本原理么
4、GBDT和随机森林有什么区别
5、GBDT的原理，如何做分类和回归
6、随机森林的随机体现在哪方面
7、Wide &Deep的原理
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2021-06-30 13:56:46
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机器学习与算法面试太难？ https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9596062.html 来源：https://mp.weixin.qq.com/s/GrkCvU2Ia_mEaQmiffLotQ
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2018-09-06 08:24:52
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遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。相关术语 (了解)概念意思基因型(genotype)性状染色体的内部表现表现型(phenotype)染色体决定的
基础篇 这里写目录标题基础篇一、完整机器视觉系统二、如何做机器视觉项目1.项目前期准备2.项目规划3.详细设计4.开发流程5.项目交付总结 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、完整机器视觉系统（1）光学系统—光源，工业相机，工业镜头 （2）图像采集模块—图像采集卡 （3）图像处理系统—视觉处理软件 （4）交互界
本文介绍了三种常见机器学习算法在Java中的实现。线性回归通过最小二乘法拟合数据线性关系，可使用Apache Commons Math库实现；
1. %.3f保留3位小数并四舍五入2. &&的优先级要高与||和&&有点类似于*，||类似于+3：1 if(1)
2 if(b)
3 x++;
4 else //else默认和最近的一个if配对
5 y++;4. if(fabs(m*my-n*ny)<0.000001) //浮
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2023-12-09 11:16:58
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文章目录学科简述线性与非线性规划问题几个数学概念向量范数与矩阵范数序列的极限梯度、Hesse矩阵、Taylor展开式Jacobi矩阵、链式法则和隐函数存在定理凸集和凸函数凸集是否是凸集常见的凸集：超平面、半空间、射线重要的两个凸集：多面集和凸锥有界集的极点无解集的极方向表示定理凸集分离定律Farkas定理Gordan定理凸函数凸函数判别一阶条件二阶条件凸规划 学科简述最优化理论与算法常见举例：
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2023-08-01 14:50:01
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文章目录问题描述仿真过程matlab源码 问题描述仿真过程matlab源码%20201104lu注：该代码在matlab2019b成功运行
clc
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close all
%% 加载神经网络的训练样本 测试样本每列一个样本 输入P 输出T
%样本数据就是前面问题描述中列出的数据
load data
% 初始隐层神经元个数
hiddennum=31;
% 输入向量的最大值和最小值
机器视觉应用工程开发思路 机器视觉应用工程主要可划分为两大部分，硬件部分和软件部分。 1.硬件部分，硬件的选型至关重要，决定了后续工作是否可以正常开展，其中关键硬件部分包括：光源，相机以及镜头。 2.软件部分，目前业内商业库主要有
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2024-01-08 15:24:48
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数据挖掘1、定义：数据挖掘（Data Mining）是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。 2、数据挖掘与机器学习的关系：机器学习可以用来作为数据挖掘的一种工具或手段；数据挖掘的手段不限于机器学习，譬如还有诸如统计学等众多方法；但机器学习的应用也远不止数据挖掘，其应用领域非常广泛，譬如人工智能； 机器学习1、定义
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2023-11-02 13:12:22
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# Python机器学习算法讲解与实战
机器学习已经成为现代科技不可或缺的部分，而Python则是实现机器学习算法的主要编程语言之一。本文旨在为大家介绍Python中的一些常见机器学习算法，并通过简单的代码示例加深理解。
## 1. 机器学习概述
机器学习是一种利用数据和算法提高系统性能的科学。它分为三大类：
- **监督学习**：数据集中有标签信息，包括回归和分类任务。
- **无监督学习
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2024-09-01 04:04:14
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[toc] 人工智能专家，程序员，软件架构师，CTO，以下是《48. 机器学习算法的实现与优化》技术博客文章的文章结构： ## 1. 引言 - 1.1. 背景介绍 - 机器学习技术的发展历程 - 机器学习算法的应用场景 - 1.2. 文章目的 - 介绍机器学习算法的实现与优化方法 - 为读者提供深度
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2023-06-24 07:18:28
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微积分：极限、无穷小、导数、高阶导数、泰勒级数、无穷求和、牛顿-莱布尼茨公式；牛顿法：线性代数：低维到高维、高维到低维映射都有映射规则；实例PCA：实例解析：代码练习：#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/3/28 14:57
# @Author : Julia
# @Site :
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2023-06-25 10:00:42
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