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思乐1683月前
每天解锁一个 Python 主流模块，第 9 期：人工智能的 “启蒙老师”scikit-learn！ #python #编程 #人工智能 #sklearn
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跟我学机器学习1年前
机器学习之sklearn接口与示例代码 在正式介绍如何使用sklearn库完成K近邻的建模任务前，我们先来总结一下使用sklearn来进行机器学习建模的流程，这样更加有利于对后续内容的学习。 根据第2、3、4章中的示例代码可以发现，sklearn在实现各类算法模型时基本上遵循了统一的接口风格，这使我们在刚开始学习的时候很容易入门。总结起来，在sklearn中对于各类模型的使用，基本上遵循着以下3个步骤：建立模型、训练模型和模型训练。#机器学习 #跟我一起学机器学习 #sklearn #KNN #K近邻
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同济迪哥1月前
线性回归模型评估（一） Sklearn工具包简介 #机器学习 #高等数学 #人工智能
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小冰数据分析7月前
引言，sklearn入门 #数据分析 #数据分析师 #sklearn #CDA
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matlabfilter1月前
MATLAB指纹定位，与卡尔曼滤波结合估计未知坐标和轨迹 #人工智能 #自动化 室内定位的多源融合方案，使用MATLAB编写，集成在一个m文件上，下载后运行即可。将RSSI 指纹KNN 定位、IMU 惯性航迹推算与卡尔曼滤波融合结合，用于验证不同信息源在定位中的互补性。代码首先根据配置的锚点位置与路径损耗模型生成指纹数据库；随后在仿真轨迹上分别计算 RSSI 指纹定位结果与 IMU 自主导航推算结果；最后通过线性卡尔曼滤波器将两种测量进行融合，从而获得更稳定、精度更高的定位结果，并给出误差随时间、CDF 与箱线图等统计分析。
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同济迪哥4周前
线性回归模型评估（二） 数据集切分 #机器学习 #人工智能 #高等数学
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文哲聊AI5年前
Tf-idf的表示方法 #算法 #编程
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阿凡提说AI1年前
代码在评论区#人工智能 #机器学习 #sklearn #开源 #Python
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跟我学机器学习1年前
机器学习K近邻之KD树的构建与搜索 在前面几节内容中，我们分别介绍了K近邻分类器的基本原理及其如何通过开源的sklearn框架实现K近邻的建模。不过到目前为止，还有一个问题没有解决，也就是如何快速地找到当前样本点周围最近的K个样本点。通常来讲，这一问题可以通过kd树来解决，下面开始介绍其具体原理。 kd树（k-Dimensional Tree）是一种基于特征维度划分的数据结构，用于组织k维空间中的样本点，其本质上等同于二叉搜索树。不同的是，在kd树中每个节点存储的并不是一个值，而是一个k维的样本点[3]。在二叉搜索树中，任意节点中的值都大于其左子树中的所有值，小于或等于其右子树中的所有值，如图5-4所示。这里需要注意的一点是，K近邻中的K指的是样本个数，kd树中的k指的是样本特征维度，各位读者注意不要混淆。 #机器学习 #跟我一起学机器学习 #月来客栈 #K近邻 #KNN
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尚硅谷人工智能（禹神直播版）1周前
Python零基础入门核心全解-125_异常处理 尚硅谷最新推出Python零基础入门课程，面向编程小白，即使对编程一窍不通也可以轻松掌握。#编程#人工智能#Python
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李昊哲5月前
股票量化交易 #人工智能 #量化交易 #pytorch #sklearn #机器学习
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数据蜂鸟3年前
轻松入门机器学习之一元线性回归#机器学习算法 #python #预测 #每天学习一点点 #一起学习一起进步 #数据分析#职场 小白也可以轻松入门哦！
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不妥协直到变老6月前
sklearn实现随机森林 基于sklearn库实现随机森林模型进行鸢尾花分类#程序代码 #ai #人工智能 #视频教程 #编程
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稳妥少年·药智未来🌈1周前
单细胞分析（scTenifoldKnk）细胞基因虚拟敲除 scTenifoldKnk是一个基于R语言开发的生物信息学工具包，专门用于单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的虚拟基因敲降（knockdown）分析。该方法通过构建基因共表达网络，并模拟特定基因功能缺失后的转录组变化，从而在不进行实际实验干预的情况下预测该基因的调控功能及其对细胞状态的影响。其核心算法整合了张量分解（tensor decomposition）与马氏距离（Mahalanobis distance）检验，能够识别在虚拟敲除后发生显著表达扰动的基因，进而推断目标基因的生物学作用及相关的信号通路。
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牛牛编程1年前
sklearn转换器 #sklearn机器学习 #python人工智能编程 #python数据分析
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小挽数码1周前
#知识分享 #root #magisk模块
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小刘教你学AI1月前
导师放养零基础该怎么学机器学习？分享机器学习进步最快的方式！ #人工智能 #机器学习 #机器学习入门 #深度学习 #AI
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同济迪哥2周前
线性回归模型评估（八） ROC曲线 #机器学习 #高等数学 #人工智能
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&程夏（别连赞）4月前
这是在大学里平凡而又普通的一天 现在却成了一种奢望 我真想回去开学了 还是大学生活好啊 可惜一切都回不去了 #大学生活 #大学生活好 #警校生 #开学前的精神状态 #广西警察学院
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同济迪哥3周前
线性回归模型评估（四） 交叉验证实验分析 #机器学习 #高等数学 #人工智能
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木里1周前
这是什么原理
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安工1周前
大模型网络谣言识别溯源平台完工#程序员 #大模型
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Louis3年前
[机器学习]KNN算法的Python代码演示. 录完才发现怎么没录入自己的声音??烦躁
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赣职信息工程学院1周前
一周一个实用的网页第十一期#电脑知识 #网站推荐
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茉莉的春天1周前
坚持了5年了
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人工降重1周前
降Turnitin实战指南，第二部分#Turnitin #turnitin查重
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造诣3年前
0351程序讲解：使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较的示例
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Kiro程序猿1周前
KIRO让编程小白的我开始做游戏 #ai编程
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瑞克老张有话说1周前
黄仁勋200亿美元不买公司买创始团队，葫芦里卖的啥药？ #AI #黄仁勋 #TPU #谷歌 2025年12月26日，黄仁勋主导英伟达以200亿美元收购Groq，其核心战略目的是应对AI产业从训练向推理重心转移所带来的市场紧迫性，并化解谷歌、亚马逊等竞争对手凭借专用芯片（如TPU v7）构成的严峻挑战，从而实现从训练霸主到覆盖全生命周期的“AI工厂”生态系统构建者的战略转型。这笔交易的关键在于精准吸纳Groq创始人Jonathan Ross在内的核心团队与低延迟推理技术，而非全面接管其云服务业务。Groq的LPU技术，凭借其片上230MB SRAM架构与高达80TB/s的内存带宽，在低延迟场景下具备显著优势，将被整合进英伟达的产品矩阵，以弥补其GPU在特定推理工作负载上的性能短板。此次收购被视为一次高风险、高回报的战略赌注，旨在通过技术与市场的双重重构，巩固英伟达在AI计算领域的领导地位。然而，整合过程也面临着巨大挑战，包括LPU在处理超大型模型时因内存限制而产生的性能拐点，以及如何将其独特的技术路线深度融入英伟达现有生态系统的不确定性，这些因素共同决定了这笔交易的最终成败。
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ai798 Lab1周前
第二课·如何找到赚钱的需求用Vibe Coding做成项目 完全不懂编程的代码小白也可以学会的零基础 Vibe Coding 教程，完整的工作流+手把手教学+知识库文档 知识库地址在个人介绍看大家眼力啦~ #vibecoding # #零基础 # #教程 # #AI # #编程
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平hlp1周前
#2025年度回忆
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游必有方1周前
#2025年度回忆 #简单实现 #隐藏代码
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9222148001周前
#知识分享 #科技 #涨知识
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lukeewin1周前
发现ffmpeg一个问题，在截取音视频片段的时候截取的不准确 #ffmpeg #python #程序员 #编程 #java
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跟我学机器学习1年前
机器学习之从零实现K近邻算法 在前面几节内容中，我们已经详细地介绍了KNN的基本思想与原理，以及kd树的构建过程和搜索原理等。但是对于KNN和kd树具体的实现细节并没有做过多的介绍。下面我们就开始正式介绍如何从零实现kd树以及完成整个KNN的代码实现。 根据第5.4.1节内容介绍，kd树本质上也就等同于二叉搜索树，因此，首先我们需要定义kd树中的节点信息，以及kd树的构建与查询等。同时，由于在KNN的预测结果中需要根据训练样本给出每个预测样本的标签值，因此就需要知道每个训练样本的原始标签值，故需要在节点中保存每个样本索引。#机器学习 #跟我一起学机器学习 #K近邻 #K近邻实现 #月来客栈
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可已矣1周前
公链全攻略一次看完#Web3#公链#DeFi#DEX#CEX
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AI颜习社@海哥4周前
主成分分析代码编写实战Python 机器学习之主成分分析代码实战编写，通过Python代码实现PCA模型搭建，预测等过程，并找出四维数据中方差比较小的数据舍弃，降维处理后，得到二维数据的代表性也和降维前差不多#数学#学习#必考考点#编程#创作年终讲
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