前言：今年借着智能网络运维的机会，逐步基础到了AIOPS，而AIOPS其中很大一部分就是机器学习，所以通过网络日志数据分析的机会，想实现对于异常流量的判断（主要针对防火墙、出口设备等），借着大数据的东风，扎扎实实落地一些具体的场景。 1.机器学习概念 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、
转载
2024-02-20 21:15:05
22阅读
# Delphi实现机器学习的步骤
## 概述
对于一名刚入行的小白来说，要实现Delphi做机器学习可能会感到困惑。本文将向你介绍整个实现流程，并详细说明每一步需要做什么，以及相应的代码示例。
## 实现流程
下面是实现Delphi做机器学习的步骤：
```mermaid
journey
title Delphi实现机器学习的步骤
section 安装所需库
section
原创
2023-12-12 11:53:57
388阅读
# FPGA做机器学习
## 引言
机器学习（Machine Learning）是一种通过算法和统计模型使计算机具备学习和推理能力的方法。它已经广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域。然而，由于机器学习算法的复杂性和计算量大的特点，传统的计算平台往往无法满足实时性和低能耗等要求。而FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，通过硬件描述
原创
2023-12-09 05:48:03
183阅读
实验一Simulink仿真基础目录实验一Simulink仿真基础 一、实验目的二、实验内容2.1MATLAB中常用的绘图函数2.2Simulink仿真基础三、练习一、实验目的复习巩固MATLAB中常用的绘图函数；掌握Simulink仿真环境；熟悉Simulink模块库；掌握Simulink基本操作、系统建模以及仿真运行。二、实验内容2.1MATLAB中常用的绘图函数2.1.
Visual Computing（视觉计算）是所有处理二维图像和三维模型的计算机科学学科的总称，即计算机图形学、图像处理、可视化、计算机视觉、虚拟和增强现实、视频处理，但也包括模式识别、人机交互、机器学习等方面。核心挑战是视觉信息（主要是图像和视频）的获取、处理、分析和渲染。应用范围包括工业质量控制、医学图像处理和可视化、测量、机器人、多媒体
线性回归前言没学的时候感觉非常高大上，公式看一眼就头疼，想走捷径看b站视频，发现推导也不怎么详细，就找了很多博客看，终于入门了。写本文的目的一是小白入门，二是练习LaTex。1 概念回归：指的是目标值为连续型，如房价数据集，预测房价是90.5，90.6…这些连续的数字。分类：指的是目标值为离散型，如鸢尾花数据集，预测种类是第1，2，3这些类别。线性：直线的性质 所以 线性回归 就是用直线完成预测。
# 如何利用GPU进行机器学习
近年来，随着深度学习和大数据的快速发展，GPU（图形处理单元）在机器学习领域扮演着越来越重要的角色。GPU的并行处理能力使其在进行大规模数据计算时，能够比传统的CPU（中央处理单元）快得多。本文将详细介绍如何利用GPU进行机器学习，包括GPU的基本概念、环境配置、常用框架及代码示例，最后通过一个简单的示例来展示GPU在机器学习中的应用。
## 一、GPU基本概念
# 数据较少的机器学习实现指南
在机器学习中，数据通常是模型训练的基础。然而，当数据有限时，仍然能够实现有效的机器学习。本文将引导你逐步完成“数据较少做机器学习”的流程，并通过代码示例和图表帮助你理清思路。
## 整体流程
在进行机器学习任务时，一般遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
1 概要方差分析(Analysis of variance, ANOVA) 主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著的。方差分析的方法是由20世纪的统计学家Ronald Aylmer Fisher在1918年到1925年之间提出并陆续完善起来的，该方法刚开始是用于解决田间实验的数据分析问题，因此，方差分析的学习是和实验设计、实验数据的分析密不可分的。方差分析(ANOVA)是数理统计中
# Java 语言在机器学习中的应用
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个分支，让计算机能够通过数据进行学习和自我改进。在机器学习领域，有许多编程语言可以使用，其中 Java 作为一种广泛应用的编程语言，在机器学习中同样表现优异。
本文将探讨 Java 语言在机器学习中的应用，展示几个代码示例，并通过图表说明数据的分布及关系。
## 1. Java 简介
J
文章目录推荐算法1 协同过滤算法1.1 算法概述 推荐算法推荐系统的核心问题是为用户推荐与其兴趣相似度比较高的商品。 此时需要一个函数f(x)来计算候选商品与用户之间的相似度，并向用户推荐相似度比较高的商品。为了能够预测出函数f(x)，可以利用的历史数据主要有：用户的历史行为数据、与该用户相关的其他用户信息、商品之间的相似性、文本的描述等等。假设集合C表示所有的用户，集合S表示所有需要推荐的商品
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
在进行“CPU集群做机器学习”的实践过程中，有几个关键的环节需要重点关注：环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、迁移指南和最佳实践。以下是我在这一过程中的详细记录。
## 环境预检
首先，我进行了环境的预检，确保各项配置符合机器学习的要求。对于计算性能的需求，CPU集群的硬件配置至关重要。
### 硬件配置表格
| 硬件组件 | 配置 |
|--
为了理解和应用机器学习技术，你需要学习 Python 或者 R。这两者都是与 C、Java、PHP 相类似的编程语言。但是，因为 Python 与 R 都比较年轻，而且更加“远离”CPU，所以它们显得简单一些。相对于R 只用于处理数据，使用例如机器学习、统计算法和漂亮的绘图分析数据， Pt
1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical
转载
2024-05-27 20:11:58
37阅读
Python机器学习：分步教程(从此处开始)在本节中，我们将端到端完成一个小型机器学习项目。以下是我们要介绍的内容的概述：安装Python和SciPy平台。加载数据集。汇总数据集。可视化数据集。评估一些算法。做一些预测。慢慢来。完成每个步骤。1.下载，安装和启动Python SciPy如果尚未安装Python和SciPy平台，请在系统上安装它。我不想详细介绍这一点，因为其他人已经知道了。这已经非常
转载
2023-08-24 17:31:13
93阅读
一、回归预测在前面的文章中我们介绍了机器学习主要解决分类、回归和聚类三大问题。今天我们来具体了解一下使用机器学习算法进行回归预测。回归预测主要用于预测与对象关联的连续值属性，得到数值型的预测数据。回归预测的应用场景有各类的价格预测、相关性的反应预测等。下面，我们就使用sklearn模块，以一个sklearn中集成的波士顿房价数据集来演示如何进行回归预测。二、波士顿房价预测1、引入数据集在sklea
转载
2023-09-24 09:45:19
262阅读
样例来自斯坦福大学机器学习课程，其叙述如下：现有47个房子的面积和价格，需要建立一个模型对新的房价进行预测。简单来说就是：输入的数据只有一维，亦即房子的面积。目标的数据也只有一维，亦即房子的价格。需要做的，就是根据已知的房子的面积和价格的关系进行机器学习。下面就是具体的操作步骤。1. 获取与处理数据原始数据集的前10个样本如下表所示房子面积房子价格2104399900240036900030005
转载
2023-08-28 22:05:00
142阅读
机器学习概述什么是机器学习机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，其表现结果为P，如果任务T的性能表现，也就是用以衡量的P，随着E增加而增加，那么这样计算机程序就被称为机器学习系统。自我完善，自我增进，自我适应。为什么需要机器学习自动化的升级和维护解决那些算法过于复杂甚至根本就没有已知算法的问题在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见机
转载
2023-05-31 16:57:15
114阅读
其实学习机器学习的最好方法是设计和完成小项目。Python 是一种流行且功能强大的解释型语言。与 R 不同，Python 是一种完整的语言和平台，可用于研究和开发以及开发生产系统。还有很多模块和库可供选择，提供多种方式来完成每项任务。开始使用 Python 进行机器学习的最佳方式是完成一个项目。安装并启动 Python 解释器。逐步完成一个小项目的、图。在其中你也会收获成就感，一边接下来一直做下去
转载
2023-06-19 10:34:54
146阅读
