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这次给大家准备了一个AI鬼故事生成器，保证用完让你瑟瑟发抖。这个生成器的本质就是喂给AI模型一些鬼故事后，让它进行自由文本生成。 文末有福利哦，千万不要错过！说起生成中文，这次我用的是OPENAI发布的GPT 2模型结合pytorch来进行训练。
海量的数据 获取有用的信息机器学习 研究意义 机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。
机器能学会什么？ 机器人（Robot）行动笨拙，除了制造业的专用机器手臂，机器人的动作远不如人类灵敏，是因为机械操演不够灵活。
机器学习理论中的方法对于构建人工智能系统至关重要。机器学习算法大致分为三种类型： 监督学习算法 无监督学习算法 强化学习算法。
原本深度学习（深度神经网络）只是机器学习领域一个分支，但因为其最近大火，导致对整个领域出现了这样的划分：深度的和非深度，或者说深度的和传统的。虽然现在自然语言处理研究主要用深度学习，但因为很多概念来自机器学习，还是有必要了解传统机器学习的。
通常学习一个好的函数，分为以下三步：1、选择一个合适的模型，这通常需要依据实际问题而定，针对不同的问题和任务需要选取恰当的模型，模型就是一组函数的集合。 2、判断一个函数的好坏，这需要确定一个衡量标准，也就是我们通常说的损失函数(Loss Function)，损失函数的确定也需要依据具体问题而定
对于初学者，建议从这几方面来学习：首先了解什么是机器学习，以及机器学习的相关理论常识，对机器学习有个总体的了解与认识。知道有哪些学习资源，了解这些资源哪些适合初学者。
但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受你输入的指令，相反，它接受你输入的数据! 也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。这听起来非常不可思议，但结果上却是非常可行的。
机器学习理论中的方法对于构建人工智能系统至关重要。机器学习算法大致分为三种类型： 监督学习算法 无监督学习算法 强化学习算法。
到现在为止，我们看到的绝大多数的机器学习的应用环境都非常单纯一一向量清洗到位，边界划定清晰。
4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上花费的平均时间）问题。所有这些都是有监督学习的例子，目的是找到训练样例和目标之间的映射关系，并用来预测未知数据。有监督学习只是机器学习的一部分，机器学习也有其他不同的部分。
有监督学习只是机器学习的一部分，机器学习也有其他不同的部分。以下是3种不同类型的机器学习：有监督学习；无监督学习；强化学习。下面详细讲解各种算法。4.1.1 有监督学习在深度学习和机器学习领域中，大多数成功用例都属于有监督学习。本书中所涵盖的大多数例子也都是有监督学习的一部分。
机器学习算法分类 根据数据集组成不同，可以把机器学习算法分为： 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 一、监督学习 定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。 函数的输出可以是一个连续的值(称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）。
一、新建数据源配置 因考虑到多数据源问题，代码生成器作为一个通用的模块，后续可能会为其他工程生成代码，所以，这里不直接读取系统工程配置的数据源，而是让用户自己维护。
Prompt进阶3:LangGPT(构建高性能质量Prompt策略和技巧2)–稳定高质量文案生成器 1.LangGPT介绍 现有 Prompt 创建方法有如下缺点： 缺乏系统性：大多是细碎的规则，技巧，严重依赖个人经验 缺乏灵活性：对他人分享的优质 prompt 进行调整需要直接修改
文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索： 模块 2：数据清洗 模块 3：特征选择 模块 4：决策树模型 模块 5：模型预测 &
而机器学习又是人工智能的一大重要分支，所以学习机器学习也是一个很好的选择。本系列文章将使用通俗的语言讲解机器学习，并使用scikit-learn模块实现常用的机器学习算法。 二、机器学习 机器学习是从数据中提取知识的科目，它是计算机技术与概率论、统计学等数学理论的结合。
机器学习工作流程 一、什么是机器学习 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。
范数的定义： 范数（英语：norm），是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，是一个函数，其为向量空间内的所有向量赋予非零的正长度或大小。另一方面，半范数（英语：seminorm）可以为非零的向量赋予零长度。举一个简单的例子，一个二维度的欧氏几何空间{
Prob: Scaling issuesAttributes may have to be scaled to prevent distance measures from being doninated by one of the attributesExample:
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