机器学习算法：是使计算机具有智能的关键 机器学习算法可以分为传统的机器学习算法和深度学习。传统机器学习算法主要包括以下五类：回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测分类：给定大量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每一簇数据有共同的特征关联分析：计算出数据之间的频繁项集合降维：原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中下面我
转载
2023-09-17 15:18:26
162阅读
1、数据预处理：iris数据介绍、数据加载、数据展示、维度确认数据预处理：iris数据加载数据展示确认数据维度使用scikit-learn进行数据处理的四个关键点1区分开属性数据与结果数据2属性数据与结果数据都是量化的3运算过程中，属性数据与结果数据的类型都是Numpy数组4属性数据与结果数据的维度是对应的iris数据加载from sklearn import datasetsiris = dat
原创
2022-12-06 08:53:12
124阅读
SQL Server 上机实验题上机实验题1创建数据库创建四张表插入四张表的数据上机实验题2上机实验题4上机实验题5上机实验题7 上机实验题1创建数据库create database Library
on (
name=a,
filename='D:\DB\library.mdf',
size=10MB,
maxsize=10MB,
filegrowth=10MB
)
Lo
# 机器学习中的 Shuffle 实现
在机器学习的过程中，数据的顺序往往会影响模型的训练效果。为了避免模型在训练时产生偏差，通常会对训练数据进行“随机洗牌”（Shuffle）。本文将介绍 Shuffle 的概念、实现方法，以及在 Python 中的代码示例。
## Shuffle 的重要性
Shuffle 主要是在数据预处理阶段进行的一种操作，目的是将数据以随机的顺序排列。这对于提升机器学
原创
2024-10-04 07:10:21
238阅读
# 使用JavaScript实现机器学习：新手入门指南
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机能够根据数据学习和做出决策。虽然Python是机器学习的主要编程语言，但现在也有许多JavaScript库可以有效支持机器学习的实现。本文将带你通过简单的步骤来实现一个基本的机器学习示例。
## 项目流程
在学习如何用JavaScript实现机器
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
数据挖掘和机器学习的区别和联系(参看周志华：数据挖掘与机器学习)统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同
转载
2024-08-27 19:42:32
38阅读
# Python机器学习及实现
机器学习是人工智能的一个分支，它使用算法和统计模型使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。Python作为一种流行的编程语言，因其丰富的库和框架，成为实现机器学习算法的首选工具。本文将介绍Python在机器学习中的应用，并通过代码示例展示如何使用Python实现简单的机器学习模型。
## 机器学习简介
机器学习可以分为三个主要类型：监督学习、无监督学习和强化
原创
2024-07-26 11:00:43
43阅读
常用的三种缓存淘汰(失效)算法：FIFO，LFU 和 LRU.1 FIFO(First In First Out)先进先出，也就是淘汰缓存中最老(最早添加)的记录。FIFO 认为，最早添加的记录，其不再被使用的可能性比刚添加的可能性大。这种算法的实现也非常简单，创建一个队列，新增记录添加到队尾，每次内存不够时，淘汰队首。但是很多场景下，部分记录虽然是最早添加但也最常被访问，而不得不因为呆的时间太长
转载
2024-09-09 16:47:35
19阅读
基于scikit-learn实现机器学习
机器学习是一种用于让计算机从数据中学习和推断模式的方法。它在各个领域中都有广泛的应用，包括自然语言处理、图像识别、预测分析等。scikit-learn是Python中一个非常受欢迎的机器学习库，提供了丰富的算法和工具，方便用户快速实现机器学习任务。
本文将介绍如何使用scikit-learn进行机器学习，并提供一些实际示例来帮助读者更好地理解和应用这些
原创
2023-08-22 07:03:01
76阅读
# 用SQL实现机器学习
机器学习是近年来备受关注的热门话题，它是一种利用数据和统计技术训练计算机从中学习的技术。通常情况下，我们会使用Python或R等编程语言来实现机器学习算法，但其实在某些情况下，我们也可以使用SQL来实现一些简单的机器学习任务。本篇文章将介绍如何用SQL实现机器学习任务，并提供相应的代码示例。
## SQL简介
SQL（Structured Query Languag
原创
2024-06-12 05:35:41
94阅读
【神经网络与深度学习】使用MNIST数据集训练手写数字识别模型——[附完整训练代码]一、MNIST数据集介绍MNIST数据集结构二、模型训练思路①加载数据②数据预处理③建立模型④配置模型训练方法⑤训练模型⑥评估模型⑦保存模型⑧结果可视化⑨使用模型三、代码实现——直接用3.1训练模型并保存模型卷积神经网络训练模型3.2加载训练好的模型3.2.1采用model.save_weights()方式保存的
转载
2024-11-01 17:51:16
108阅读
一、Djang的ORM框架（一）ORM1、O(objects):类和对象。2、R(Relation):关系，关系数据库中的表格。3、M(Mapping):映射。（二）ORM框架功能1、建立模型类和表之间的对应关系，允许我们通过面向对象的方式来操作数据库。2、根据设计的模型类生成数据库中的表格。3、通过配置就可以进行数据库的切换 二、Django的数据库（一）mysql数据库配置DATAB
在这篇博文中，我将为大家分享如何通过 Go 语言实现深度机器学习的过程。深度学习是机器学习的一个重要分支，通过模拟人脑的神经元连接来处理复杂的数据，让计算机具备学习、推理和决策能力。使用 Go 语言实现深度学习不仅可以提高性能，还能增强并发处理的能力。以下是我为此所整理的知识和实践经验。
### 背景描述
近年来，深度学习在多个领域取得了显著成就，比如图像识别、自然语言处理和智能推荐等。相比其
目录1. 报警指令2. 报警参数3. 报警触发4. 报警附件上报过程5. 模拟报警1. 报警指令 以苏标（江苏省 DB32T 3610.3-2019道路运输车辆主动安全智能防控系统技术规范 第3部分：通讯协议）的【驾驶辅助功能报警】为例 2. 报警参数3. 报警触发 当主
作者：Corwien来源：SegmentFault 思否社区一、Airflow简介Airflow 是一个使用 Python 语言编写的 Data Pipeline 调度和监控工作流的平台。Airflow 是通过 DAG（Directed acyclic graph 有向无环图）来管理任务流程的任务调度工具，不需要知道业务数据的具体内容，设置任务的依赖关系即可实现任务调度。这个平台拥有和 Hive、
## 如何用Java实现机器学习算法
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据预处理]
B --> C[选择模型]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
E --> F[模型应用]
```
### 类图
```mermaid
classDiagram
class Dat
原创
2024-07-03 05:07:48
72阅读
机器学习算法实现步骤
=======================
机器学习是一种通过计算机自动学习和改进经验的方法，可以用于解决各种问题，如图像识别、语音处理、自然语言处理等。机器学习算法是机器学习的核心，它能够从数据中学习模式和规律，并用于预测和决策。本文将介绍机器学习算法的实现步骤，并提供代码示例。
## 步骤一：数据准备
在开始构建机器学习模型之前，我们需要准备好训练数据。数据通常
原创
2023-08-24 18:34:03
171阅读
adaboost是boosting方法多个版本号中最流行的一个版本号，它是通过构建多个弱分类器。通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的。这里构建多个分类器的过程也是有讲究的，通过关注之前构建的分类器错分的那些数据而获得新的分类器。这种多个分类器在训练时非常easy得到收敛。 本文主要介绍了通过单
原创
2022-01-12 10:57:48
343阅读
一、课程链接点击打开链接二、基本理论（1）模型图：图中所示的为逻辑回归模型，输入为一个一维特征x，输出y hat为预测值。中间神经元的使用了sigmoid函数作为激活函数。那么$$\begin{array}{l}z = wx + b\\\widehat y = \sigma (z) = \frac{1}{{1 + {e^{ - z}}}} \in[0,1]\end{array}$$其中w为权值（w
