一、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、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。大量的数据推导，得出的接近于满足数据点的一个公式（f(x) = w1x1 + w2x2^2 + w3x3^3 + ...），然后需要推测的新数据
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2023-09-21 22:07:54
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一.编程语言介绍 1.1 机器语言：直接用计算机能理解的二进制指令编写程序，直接控制硬件 1.2 汇编语言：用英文标签取代二进制指令取编写程序，本质也是在直接控制硬件 1.3 高级语言：用人能理解的表达方式去编写程序，无需考虑硬件的操作细节 编译型：类似于谷歌翻译 解释型：类似于同声传译 执行效率：机器语言>汇编语言>高级语言（编译型&
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2024-01-03 13:31:21
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训练集：确定模型的参数； 验证集：确定模型的超参数；（如多项式的次数N） 测试集：评估模型的泛化性能，选择最优模型； 例子：色泽、根蒂、敲声来确定好瓜还是坏瓜。将数据分成训练集、验证集、测试集 1、决策树模型，选定初始预剪枝的参数值，用训练集训练，生成模型；改变预剪枝参数值若干次，用训练集训练，生成若干模型，用验证集检验正确率，确定最优的预剪枝参数值； 2、多项式回归，选定多项式次数N，用训练集训
Python目前是机器学习领域增长最快速的编程语言之一。该教程共分为11小节。在这个教程里，你将学会：如何处理数据集，并构建精确的预测模型使用Python完成真实的机器学习项目这是一个非常简洁且实用的教程，希望你能收藏，以备后面复习！接下来进入正题~这个微课程适合谁学习？开始之前，要搞清楚该教程是否属于你的菜。如果你不符合以下几点，也没关系，只要花点额外时间搞清楚知识盲点就能跟上。熟悉python
原创
2021-01-20 13:22:57
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详细source，请参看我的博客名称，加可获取。
原创
2018-10-22 19:03:33
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一、VASP全称Vienna Ab-initio Simulation Package，是维也纳大学Hafner小组开发的进行电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟软件包。它是目前材料模拟和计算物质科学研究中最流行的商用软件之一。二、输入文件VASP一般来说最简单的输入文件有：INCAR,POSCAR,POTCAR,KPOINTS；如果是在服务器上计算的，那么还需要一个提交任务的脚本。三、INCA
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2024-06-13 17:43:25
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人工智能这么火，有多少小伙伴想学习呢？你Means算法，结...
原创
2023-07-12 20:27:40
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1987_11变分法与最优控制_10654423[General Information]书名=1987.11变分法与最优控制作者=孙振绮页数=283SS号出版日期=1987年11月第1版封面页书名页版权页前言页目录页第一篇 变分法绪论第一章 最简单泛函的极值1. 绝对极值与相对极值2. 最简单泛函的变分 极值必要条件3. 欧拉方程4. 欧拉方程的积分法5. 最简单泛函的二次变分 勒让德条件6.
Spark教程(Python版)1.1 Spark简介Spark是 [基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序][6]。Spark具有如下几个主要特点：[运行速度快：][6]使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执
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2024-03-05 08:44:13
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人工智能，现今已经是好多程序员都想学习的技能，毕竟人工智能这么火，对不对？你是否也想学习呢？今天就分享一个机器学习教程，Python3天快速入门机器学习！该课程是机器学习的入门课程，主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，岭回归；聚类算法：KMeans算法，结合Python语言实现的经典机器学习库Sikit-
原创
2018-12-19 11:46:28
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目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型，分类器，神经网络和吴恩达。你也想成为一份子，但你该如何开始？在这篇文章中我们会讲Python的重要特征和它适用于机器学习的原因，介绍一些重要的机器学习包，以及其他你可以获取更详细资源的地方。为什么用Python做机器学习Python很适合用于机器学习。首先，它很简单。如果你完全不熟悉Python但是有一些其他的编程经验（C或者其他编程语言），要上手
原创
2021-01-22 13:25:48
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# 机器学习案例教程
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个子领域，它主要通过分析和学习数据来进行预测和决策。在这篇文章中，我们将通过一个简单的机器学习案例来帮助大家理解机器学习的基本概念和流程。
## 机器学习基本概念
机器学习的核心是使用算法从数据中学习模式，并利用学习到的模式来进行预测或分类。整个过程通常可以分为以下几个步骤：
1. **数据收集**：收
原创
2024-08-29 03:47:33
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Hello World这一篇是 GitHub 的 10 分钟快速入门教程，因为找不到中文版，大橙子自己给大家翻译了一下。Hello World 项目是计算机编程的一个历史悠久的传统。这一篇我们也通过这个简单的练习让你学习到新的知识。那么就让我们开始 GitHub 的学习旅程吧！通过本教程，你将会学习到：创建和使用一个仓库开始并管理一个新的分支修改文件并作为提交推送到 GitHub开启并合并一个 P
# Java机器学习教程
机器学习是人工智能的一个分支，其主要目的是让计算机系统具有学习能力，从而可以根据数据自动进行决策和预测。在Java中，有许多强大的机器学习库，例如Weka、DL4J和Mallet，可以帮助开发人员实现各种机器学习算法。在本教程中，我们将介绍如何在Java中使用这些库来进行机器学习。
## 1. 安装机器学习库
首先，我们需要安装Java机器学习库。以Weka为例，可
原创
2024-06-19 05:27:22
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MOBOT 的第一个版本，这是一个 Rust 中的 Telegram Bot 框架这是我一直在研究的 Rust 中的 Telegram Bot 框架。我尝试了其他 Rust 库，但我发现它们对于我正在构建的机器人类型来说过于原始或过于具体。它带有 Telegram Bot API 的完全原生实现，并且：支持消息、频道、贴纸、回调等的原始电报 API。Web 框架样式的路由 API，支持基于消息的路
# Java 机器学习教程
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现 Java 机器学习教程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求 Java 机器学习教程
开发者->>小白: 介绍整体流程
小白->>开发者: 学习每一步的具体操作
```
## 具体步骤
我们将分为以下几个步骤来实现 Java 机器学习教程：
| 步骤
原创
2024-03-09 04:21:40
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# 从GitHub学习机器学习：一份入门教程
GitHub是程序员们学习、交流和分享代码的最佳平台之一。其中包含了丰富的机器学习教程和项目，为想要深入学习机器学习的人提供了很好的资源。在这篇文章中，我们将介绍如何通过GitHub学习机器学习，并提供一个简单的机器学习代码示例。
## GitHub上的机器学习教程
GitHub上有很多优质的机器学习教程，其中一些由专业的数据科学家和机器学习工程
原创
2024-05-27 05:46:03
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译者：追风者，Datawhale成员如何在投入生产前评估机器学习模型性能？想象一下，你训练了一个机
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2022-07-30 00:57:21
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介绍常用C语言编译器的安装、配置和使用。五、VS2015使用教程（使用VS2015编写C语言程序）前面我们给出了一段完整的C语言代码，就是在显示器上输出“C语言中文网”，如下所示：#include <stdio.h>int main(){ puts("C语言中文网");
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2024-08-14 13:52:42
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本机器学习教程提供了机器学习的基本和中间概念。它是为完全入门的学生和专业工作人员而设计的。在本教程的最后，您不会成为机器学习方面的专家，但是您将能够制作能够执行复杂任务（例如，预测房屋价格或从尺寸识别虹膜的种类）的机器学习模型。花瓣和萼片的长度。如果您还不是一个完整的初学者，并且对机器学习有所了解，那么我建议您从子主题八开始，即机器学习类型。在进入本教程之前，您应该熟悉Pandas和NumPy。这
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2021-04-22 13:08:36
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