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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍超参数相关的概念。 ? 这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。 我们将这些在运行机器学习算法之前需要指定的参数，称之为超参数。kNN算法中的k就是kNN算法的超参数。 和超参数相对应的概念就是模型参数，模型参数就是在模型训练过程中，机器学习算法根据训练样本学习到的参数。 其实可以简单理解： 超参数，需要在使用机器学习算法之前指定的数值，指定不同的数值可能为模型带来不同的泛化能力，使用机器学习算法相同，但是其中的超参数不同，也可以认为是两种不同的模型，因此可以看出超参数还是很重要的 领域知识，根据不同的领域，比如自然语言处理或者计算机视觉，最好的超参数可能是不一样的，这些最好的超参数是可以通过领域知识所得到的； 经验数值，对于不同的任务有很多经验数值，很多机器学习库或者深度学习库中会封装一些默认的数值
74830发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
88140发布于 2020-09-16 - 来自专栏大前端_Web
javascript高级程序设计(4-5)章笔记
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909
69440发布于 2018-09-27 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
26420编辑于 2022-03-07 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构：二叉树。本节主要包括以下内容：
1.1K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
82820编辑于 2023-01-09 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
引言 在IO竞赛的学习路径中，基础级难度的题目是连接入门和提高的重要桥梁。2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4-5，开始涉及更多的数据结构和算法应用。 解题技巧: 理解问题 → 设计算法 → 分析复杂度 → 编写代码 → 测试调试 第五章：从基础到提高的学习建议 对于已经掌握了基础级知识，想要进一步提高的选手，以下是一些学习建议： 深入学习算法：系统地学习更高级的算法 学习优秀代码：阅读和学习其他选手的优秀代码，了解不同的解题思路和编程技巧。
32210编辑于 2025-11-13 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
小程序经常需要向服务器传递数据或者从服务器拉取数据，这个时候可以使用wx.request这个API，在本章节会重点讨论wx.request的使用和注意事项。
58710编辑于 2025-08-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
72230发布于 2018-06-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中，mode为history时，build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时，动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 9.
86450发布于 2018-05-17 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-5：LM模型+数值+因子+PCA协变量
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量（注意，只能是数字，不能是字符！）
4.4K40发布于 2020-05-29 - 来自专栏HUC思梦的java专栏
ai学习记录
新建：分辨率：矢量软件和分辨率无关； 新建时候不要勾选对齐到像素网格 存储：.ai：illustrator的默认格式。 .eps:支持矢量图形，ai可以打开；也可以被ps打开，打开之后图层是合并的。 PDF：可以跨平台（PC，苹果）跨软件打开。PDF输出（保存时）：可以选择输出范围。 JPG导出：文件——导出 勾选上使用画板 打开：不要用Crtl+O 打开位图；否则会变为嵌入文件； 置入：将图片拖拽到画布上松开；置入后图片上还有一个X； 置入图片之后，必须记得将AI和其他链接文件一同移动 符号喷枪工具（shift+s）:用于绘制AI自带的图形，配合符号面板（ctrl+shift+f11）和符号库使用。 （六）AI修改文档大小 属性栏——点击文档设置——编辑画板——修改相应宽高属性 编辑画板第二种方法：点击画板工具(shift+o) 如何新建画板 1.编辑画板——点击新建画板 2.在画板编辑模式下，点击旧画板
4.1K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏xiaosen
AI - 集成学习
集成学习概念 集成学习是机器学习中的一种思想，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型成为弱学习器（基学习器）。 集成学习通过构建多个模型来解决单一预测问题 生成多基学习器，各自独立地学习和预测 通过平权或者加权的方式，整合多个基学习器的预测输出 传统机器学习算法 (例如：决策树，逻辑回归等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开 基学习器是可使用不同的学习模型，比如：支持向量机、神经网络、决策树整合到一起作为一个集成学习系统也可使用相同的学习模型，一般情况下，更使用相同的学习模型 。 集成学习把多个学习器结合起来，要获得好的集成，个体学习器应有一定的准确性 ，学习器不能太坏，并且学习器之间具有差异 。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器； 如此重复进行，直至基学习器数目达到实现指定的值T为止。 再将这T个基学习器进行加权结合得到集成学习器。
55410编辑于 2024-03-24 - 来自专栏机器学习与统计学
教AI学习绘画
通过结合神经网络笔画渲染器和基于模型的深度强化学习，我们的 AI 可以用笔画描绘纹理丰富的自然图像。AI 用数百个笔画就可以实现视觉效果很好的图画，对于每个笔画，直接确定笔画的位置和颜色等。 AI 的训练过程不需要人类绘画的经验或者笔画轨迹数据。 以人脸 (CelebA) 为例，需要一张 GPU，10 小时训练笔画渲染器，40 小时训练 AI，其间 AI 画了数百万张图片来学习。 这是我在接触深度学习不久后就十分感兴趣的问题。 从强化学习的角度看，我们需要设计一个 AI，给它一个画布和目标图。 AI 的每一步在画布上画一个笔画，当它画的笔画使画布和目标图更像时，我们就给它奖励，驱动它学习。我们可以设定一个笔画上限，让 AI 在给定的笔画数后终止。 ? DDPG 和 Model-based DDPG 的不同结构 神经网络笔画渲染器还可以接入到强化学习的框架中来辅助 AI 的训练。
2.8K20发布于 2019-05-09 - 来自专栏司钰秘籍
AI大模型学习
在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。 AI大模型学习的理论基础 数学基础： 线性代数：AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算，如矩阵乘法、向量点积等，用于表示和操作数据。 AI大模型的训练与优化 训练和优化大规模机器学习模型确实是一个具有挑战性的任务，以下是一些有效的方法和技巧： 1. 此外，模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题，我们需要认真对待： 1.
69410编辑于 2024-04-04 - 来自专栏人工智能领域
AI大模型学习
AI大模型学习 在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 方向一：AI大模型学习的理论基础 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 以下是一些关于 AI 大模型学习理论基础的重要内容： 深度学习：深度学习是 AI 大模型学习的核心理论基础，它通过构建多层神经网络来实现对复杂数据模式的学习和表征。 以下是一些关于 AI 大模型学习理论基础的重要内容： 深度学习：深度学习是 AI 大模型学习的核心理论基础，它通过构建多层神经网络来实现对复杂数据模式的学习和表征。 自我学习与迁移学习：AI大模型将更加注重自我学习能力和迁移学习能力，实现在不同任务和领域之间的灵活应用和迁移。
68010编辑于 2024-12-18 - 来自专栏CDA数据分析师
人工智能浪潮前，从娃娃开始抓起的Python该怎么学？
未来已来 如同互联网发展的浪潮，AI正在创造一个全新的世界。 面对AI发展的新浪潮，越来越多的人开始涉足AI领域，研究AI知识，跨入AI大门。 而Python，Python作为2017年最受欢迎的人工智能编程语言，可以说是 AI 时代头牌语言，是进入AI领域的敲门砖。 ? 2、有学习Python的系统规划 在此，C君以CDA数据分析研究院的Python学习大纲为基准，给大家简单提供一个学习规划： 第一阶段：Python概述与基础 主要是关于Python学习的基础和介绍，建议用时 4-5天 第二阶段：Python数据清洗 主要包括Numpy数组和矢量计算等与Pandas基础&进阶，建议用时3-4天 第三阶段：Python爬虫 主要学习Python爬虫的知识以及实践等，建议用时2- 3天 第四阶段：Python机器学习 主要是关于Python机器学习的一些经典算法与案例实战，建议用时4-5天
1.2K80发布于 2018-02-05 - 来自专栏代码洁癖患者
跟着AI学习Kafka
作者说 本文是由 Gemini 生成的 Kafka 学习路径。 Gemini 中有一个学习辅导的工具，它可以通过互动问答的形式帮助你由浅入深的学习一个知识点，个人感觉还是很好用的，感兴趣的同学可以试一下。 后面的内容由 AI 生成，后续我也会按照这个大纲来进行学习和分享。 AI说 这是一个非常扎实的学习目标。Kafka 不仅是一个消息队列，更是分布式存储和流处理的基石。 这份学习路径将分为四个阶段，涵盖了从宏观架构到微观实现的各个层面： 第一阶段：核心概念与基础架构 (The Big Picture) 这个阶段的目标是建立“物理直觉”，理解 Kafka 是如何组织数据的
14110编辑于 2026-01-28 - 来自专栏社区动态
AI提问实现学习弯道超车！如何使用AI加速学习？
文章框架AI已经带来学习方式的改变，降低了我们学习知识的难度，加快了我们解决问题的速度。 欢迎大家添加小助手微信jqzn-robot加入【AI分享交流群】，学习、分享更多有趣，有用的AI～一、前言在AI快速发展的今天，我们需要学习：驾驭大模型的能力、学习最基础最核心的知识、培养不容易被AI取代的能力 接下来我将从什么是问题驱动式学习、为什么问题驱动式学习更有效，以及在AI时代怎样基于问题驱动来加速学习。友情提示：如果不了解前因后果，只想了解如何在AI时代实践问题驱动式学习，直接跳到第四部分即可。 个性化学习体验：AI可以根据学习者的历史查询、学习习惯和偏好提供个性化的学习内容和建议，使学习更加贴合个人需求，从而提高学习效率和兴趣。 培养21世纪技能：在与AI互动的过程中，学习者不仅学习知识本身，还在无形中培养了批判性思维、信息素养、技术使用和终身学习等 21 世纪必备技能。AI让深度学习成为可能。
74510编辑于 2024-08-19 - 来自专栏WeaponZhi
AI 开篇—说说我学习 AI 的动机
我是为了学 AI 才去适当入门 Python 的，在我对 Python 有一个了解之后，我觉得我已经可以应付入门机器学习的条件了，那我觉得在这种状态下，就可以进行下一段的学习了。 从我自己来说，学习 AI 的动机有三点： 第一点可能是绝大多数试图学习或者转型 AI 的朋友都有考虑到的，那就是 AI 目前的形势。 那么在目前的这个人生阶段上，我为什么会去选择在业余时间学习 AI 呢。 第二点。因为我是一个比较有想法的人，我也有大量的想法希望通过我的双手实现。 做 AI 在技术上的动机是因为我想通过研究和学习 AI 重新回到一个作为学习者和研究者身份，去纯粹而安静的在研究和学习中沉浸自己的内心。 学习 AI ，使我回归本心，我好像回到了小时候，想做一个不露面的超人，安静的守护着我爱的每一个人。 这是我的动机，那么你选择 AI 的理由呢？
1K70发布于 2018-03-07
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