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推荐系统 概述什么是推荐系统 工作原理个性化推荐系统的应用 概述 在研究图和涉及推荐系统之前
分类器性能评估 概述sklearn.metrics.classification_report
@Author：Runsen 决策树是解决分类和回归问题的一种常见的算法。决策树算法采用树形结构，每一次选择最优特征，来实现最终的分类，因此决策树是一种递归的算法。但是，决策树很容易产生过拟合现象，最常见的处理方法进行剪枝的处理和限制决策树的深度。随机森林，是由多棵决策
简介： 用更简单的方法帮助你理解感知器。 1、机器学习背后的微分入门为了理解更深层次的原理，让我们再来讨论一下最简单的神经网络——感知器（perceptron）。感知器是由Frank Rosenblatt在1957年发明的，要想理解它，请参考图1。
01 | 人类神经系统原理 生物神经元间的信号通过突触来传递。通过它，一个神经元内传送的冲击信号将在下一个神经元内引起响应，使下一个神经元兴奋，或阻止下一个神经元兴奋。人体内有上百亿个神经细胞，这些神经细胞通过
什么是回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和
在石油工程领域，测井数据是评估油藏性质和确定油藏产能的重要数据来源。然而，测井数据往往包含大量的特征，其中一些可能是冗余的或者不相关的。在这篇博客文章中，我们将探讨如何使用机器学习的方法来选择和降维测井数据特征，以提高预测模型的性能和效率。 特征选择方法: 特征选择是从原始测井数
相机和镜头是计算机视觉中重要的组成部分，合适的相机和镜头决定了系统的好坏。但是大部分的计算机视觉工程师对如何选择工业用相机和合适的镜头上犯了难。本文主要介绍如何选择相机与对应的镜头。 相机成像原理 学过初中物理的同学肯定不会忘记小孔成像。 凸透镜成像有几个关键的点需要记住：
1. 引言 地震测井是一种重要的地质勘探手段，通过记录地下地震波的传播情况和反射信息，可以获取地下地质结构和油气储层等信息。地震测井数据通常包含丰富的地质信息，但由于数据量大、复杂性高以及噪声干扰等因素，如何有效地对地震测井数据进行分类和识别成为一个重要的问题。 传统的地震测井数
3.4 SGD中的非线性将非线性插入线性SGD学习器中的最快方法（基本不麻烦），是将从数据流接收的实例向量转换为包括能量转换和特征的组合到一定程度的新向量。组合可以表示特征之间的相互作用（说明两个特征何时共同对响应产生特殊影响），从而有助于SVM线性模型包含一定量的非线性。例如，
3.5.3 因式分解机模型因式分解机（Factorization Machine，FM）模型是一种基于矩阵分解的机器学习模型，对于稀疏数据具有很好的学习能力。FM模型引入隐变量vi来对wij进行估计，模型的形式化表示如下：其中：Vi = (Vi1, Vi2, …Vik)T, i =1
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1.7.3 PyCharm简介 PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE，是使用比较广泛的Python IDE，其功能十分强大，具备一般编译器的特点，如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试和版本控制等。PyChar
前言：“熵”最初是热力学中的一个概念，后来在信息论中引入了信息熵的概念，用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0。以最大熵理论为基础的统计建模已经成为近年来自然语言处理领域最成功的机器学习方法。目录一、什么
2.9.2 XPath介绍 Xpath是一种用来确定XML（标准通用标记语言的子集）文档中某部分位置的语言。XPath基于XML的树状结构，提供在数据结构树中找寻节点的能力。XPath提出的初衷是将其作为一个通用的、介于XPointer与XSLT间的语法模型，但是由于XPath
整理自计算机视觉联盟（ID：CVLianMeng）导读：本笔记是博士 AI 系列手推笔记，来源并整理自公众号【计算机视觉联盟】。目前，该手推笔记已经更新至第四章。作者回持续更新！本内容同步更新至 Github 上：https://github.com/Sophia-11/Mach
欢迎来到我的博客！在今天的文章中，我们将深入探讨Python编程在机器学习和数据分析领域的关键作用。随着数据科学的崛起，Python已成为一种强大的编程语言，为数据处理、分析和机器学习提供了丰富的工具和库。让我们一起深入了解Python编程在机器学习和数据分析中的重要性、应用以及未来的前景。
推荐：使用NSDT场景编辑器助你快速搭建3D应用场景 这篇文章针对的是刚开始使用Python进行AI的人，以及那些有经验的人，但对下一步要学习什么有疑问的人。我们将不时花点时间向初学者介绍基本术语和概念。如果您已经熟悉它们，我们鼓励您跳过更基本的材料并继续阅读，以了解对图形执行和
机器学习入门须知 在当今数字化的时代，机器学习已经成为了解决许多复杂问题的关键工具。从智能助手到自动驾驶汽车，机器学习的应用无处不在。然而，对于初学者来说，了解机器学习的世界可能有些令人望而却步。本文旨在为那些想要探索机器学习领域的新手提供一些入门须知。 1. 了解机器学习的基本概念
既然已经身在工业届，那么我就谈谈工业界未来几年需要什么样的机器学习人才。不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会从事研究，而会奋斗在应用领域。相较而言，工业界对人才的需求更加保守，这和学术界不同。这受限于很多客观因素，如硬件运算能力、数据安全、算法稳定性、人力成本开支等。这个答案可
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