机器学习中的偏差和方差怎么理解呢？

如题哈，就是这个偏差和方差概念混淆，总分不清，希望好心人指点下。

【暑期Flag】完成“人人学IoT”课程的学习

每天坚持学习，正确系统了解这个行业

【转载】解惑Python模块学习，该如何着手操作...

词自测工具，助你逆袭单词王！，哈哈。为什么不推荐看网上的翻译或者帖子呢，因为有太多网站的内容是过时的，或者错误的！举个例子交互式输入我们在学习python时，经常遇到需要根据用户的输入内容来做下一步操纵的事情，此时我们需要用到input模块。然后网上查查，就看到铺天盖地的都在说，

用大模型的角度看多模态学习

多模态学习是一种涉及多种类型数据（如图像、文本、语音等）的机器学习方法，旨在通过同时考虑和处理这些不同类型的数据，从而获得更全面和准确的理解。在AI大模型的应用中，多模态学习具有重要的意义，因为许多实际任务涉及到不止一种类型的数据。以下是多模态学习在AI大模型中的详细讨论：1.

机器学习笔记之经验误差与过拟合

“精度＝1-错误率＂ ．更一般地，我们把 学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为 “误差” (error),学习器在训练集上的误差称为 “ 训练误差” (training error)或 “ 经验误差，然我们希望得到泛化误差小的学习器然而，我们事先并不知道新 样本是什么样

好奇自动学习的效果怎么那么好？

今天刚学习了一个零代码美食分类模型开发的案例，用ModelArts自动学习功能做的，发现训练集中也就4个类，每个类10张图，训练2分钟就达到了98%的准确率我发现另一个案例使用ModelArts自动学习快速构建花卉识别应用，也是训练1~2分钟就得到了不错的准确率我比较好奇Mode

机器学习的方差为何除以N-1？

在统计上都是独立的，我们可以将它们的联合似然函数写成所有单个似然的总和：(5) (6) 将方程（ 4 ） 插入方程（ 5 ）， 然后得到这个联合概率密度函数的解析表达式：(6) (7) 方程（ 6 ） 在后面的章节中将很重要，并将用于推导高斯分布的均值和方差的估计器的已知表达式。

常用的部分机器学习算法概览图

常用的部分机器学习算法概览图  

目前Minspore对联邦学习的支持情况咨询

【功能模块】请问目前Mindspore支持联邦学习吗？如果不支持，请问有何以现在的代码为基础实现联邦学习较好办法？【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【转载】无监督学习-K-means

K近邻算法：机器学习萌新必学算法

缺点也是存在的，后面会进行讲解● 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题○我们会利用KNN算法打通机器学习算法使用过程，研究机器学习算法使用过程中的细节问题● 更完整的刻画机器学习应用的流程○ 对比经典算法的不同之处○ 利用pandas、numpy学习KNN算法2. 什么是K-近邻算法

#学知识赢好礼# 鲲鹏课程学习记录

完成了鲲鹏系列课程5门，分别截图如下：学习完课程之后，对鲲鹏芯片，泰山服务器有了新的认识。鲲鹏处理器为ARM架构，具有多核高并发的技术优势，可以有效解决行业数字化升级中海量数据高并发、数据中心能耗高问题、例如在分布式数据库、大数据、Web前端等高并发应用场景，单芯片核数更多的AR

图学习系列：图可视化工具

图学习系列：图可视化工具今天，带您初步了解图可视化工具相关知识。博客地址：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/175473

自己的模型无法运行 浙大机器学习

导入自己的模型时，选择 My Models选项，就会提示有几个层不被支持，但是这些层应该是caffe自带的呢？要是导入的时候选择caffe model是可以导入的，但是最后运行的时候会出错。请华为的专家帮忙看看，非常感谢！-------导入模型时不支持：----------使用caffe

如何设计有效的多任务学习算法？

人工智能助手，它需要同时完成日历管理、邮件回复、语音识别等多项任务。为了提高助手的效率和准确性，我们可以设计一个多任务学习算法，使它能够同时学习和优化各项任务。通过共享底层网络参数和学习策略，我们可以提高助手的整体性能并减少每个任务的训练时间。

自动化机器学习要解决什么问题

自动化机器学习要解决什么问题，有哪些主要的研究方向？

【暑期Flag】我要好好学习

【暑期Flag】我要好好学习

pytorch优化器与学习率设置详解（1）

导读 在很多学习过程中，都会采用动态调整学习率的方法。刚开始训练的时候，学习率设置大一点，以加快学习速度；之后逐渐减小学习率，来寻找最优解。那么在Pytorch中，如在训练过程中动态地调整学习率呢？ 学习率设置对于学习过程来说相当重要。学习率过低会导致学习速度太慢，学习率过高又容易

强化学习组合优化综述论文

于问题的困难性，这种方法不是最佳的。强化学习（RL）提出了一种很好的选择，使用监督或自我监督的方式训练 agent 来自动搜索这些启发式方法。在这篇调研中，我们探索了将 RL 框架应用于困难的组合问题的最新进展。我们的调研为运筹学和机器学习社区提供了必要的背景，并展示了推动领域向前发展的工作。我们将最近提出的

【技术长文】物联网学习路线图

一片大好。由此学习的人员也是越来越多，但是在学习物联网时很多人都容易忽略这样一件事——从未准备一份详尽的物联网学习路线图，基于此今天为大家分享一份物联网学习路线图，以供大家学习。阶段一：嵌入式基础课程1. Linux C语言的学习2. Linux C语言高级的学习3. 数据结构全攻略 阶段二：嵌入式应用层核心课程1