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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 8-3 过拟合与欠拟合
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。 通过之前的小节了解了多项式回归的基本思路，有了多项式就可以很轻松的对非线性数据进行拟合，进而求解非线性回归的问题，但是如果不合理的使用多项式，会引发机器学习领域非常重要的问题过拟合以及欠拟合。 通过之前小节的学习，知道了多项式回归的本质只是增加样本数据的多项式特征，之后依然使用线性回归进行拟合，那此时可不可以继续使用R方来衡量回归拟合的好坏呢？ 其实依然是可以通过R方来进行衡量的。 老师使用了均方误差指标来衡量数据拟合的结果，这是因为不论是线性回归还是多项式回归此时都是对同样一组数据进行拟合，所以即使使用不同的方法进行拟合得到的均方误差指标是具有可比性的，同时使用均方误差作为衡量指标也方便在下一小节绘制学习曲线
1.3K60发布于 2019-12-25 - 来自专栏Deep learning进阶路
8-3 图的遍历
8-3 图的遍历 和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中所有顶点各做一次访问。 若给定的是连通图，则从图中任一顶点出发顺着边可以访问到该图中所有的顶点。
55710发布于 2019-07-02 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(8-3)
1.在192.168.190.186的服务器上执行ssh-keygen,连续按3次回车，完成生成公钥和私钥,其中id_rsa为私钥，id_rsa_pub为公钥，到/root/.ssh目录下可看到刚刚命令生成的私钥和公钥文件。
32710编辑于 2025-03-10 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译： 8-3 点击劫持保护
点击劫持中间件和装饰器提供了简捷易用的，对点击劫持的保护。这种攻击在恶意站点诱导用户点击另一个站点的被覆盖元素时出现，另一个站点已经加载到了隐藏的frame或iframe中。
68920编辑于 2022-11-27 - 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IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题8-3 数组循环右移
习题8-3 数组循环右移 本题要求实现一个对数组进行循环右移的简单函数：一个数组a中存有n（>0）个整数，将每个整数循环向右移m（≥0）个位置，即将a中的数据由（a0 a1⋯an−1）变换为
1.1K20发布于 2020-09-15 - 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 - 来自专栏数据科学和人工智能
前沿 | 如何用量子硬件加速机器学习？
翻译：Wendy 翻译链接：https://blog.csdn.net/Wendy_WHY_123/ Ⅶ 借助传统和量子硬件实现 AI 加速 在某些领域中，物理学可以通过其他方法为机器学习做出贡献，而不是用于理论研究和领域特定问题的工具 这种硬件帮助程序也称为“ AI加速器”，物理研究必须提供各种可能增强机器学习的设备。 A 超越冯·诺依曼架构 当谈到计算机时，我们通常会想到基于电路和布尔逻辑的通用数字计算机。 另一个使用量子计算机来增强机器学习的想法是受内核方法（Hofmann等人，2008）启发，如图8-3所示。 图8-3 量子计算机可以用来计算数据点之间的距离，或“量子核”。量子算法的第一部分使用程序 ， 将数据嵌入Hilbert空间。而第二部分揭示嵌入向量的内积。 除了量子内核和变分电路之外，量子机器学习还提出了许多其他使用量子硬件作为AI加速器的想法，例如，作为训练和推理概率图模型的采样器（Adachi和Henderson，2015年；Benedetti等人，2017
84920编辑于 2022-03-31 - 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 - 来自专栏机器之心
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
自动机器学习（AutoML）的目标是让领域专家即使没有统计学和机器学习方面的广泛知识也能自动构建机器学习应用，从而减少对数据科学家的需求。 这意味着对所有机器学习任务都普遍更优的机器学习流程是不存在的。因此，不可能将一个表现优良的机器学习流程迁移至新领域后还能表现出色。相反，为了得到最优的结果，必须为每个新数据集构建新的机器学习流程。 图 4：针对特定机器学习任务的专用机器学习流程 3.2.1 遗传编程 自动构建灵活的机器学习流程的首个方法来自 Olson and Moore (2016)。 针对无监督学习或强化学习的专门研究可以助力 AutoML 框架的发展，进而解决当前还未显露的学习问题。此外，专门的方法也能提升这些任务的性能表现。 AutoML 的目标是完全自动化机器学习流程的创建，以让领域专家能使用机器学习。
83220发布于 2019-05-15 - 来自专栏六点半就起来干博客！
机器学习——解释性AI（Explainable AI）
机器学习——解释性AI（Explainable AI） 解释性AI（Explainable AI）——让机器学习模型更加透明与可信 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）在多个领域的广泛应用，理解模型的决策过程变得尤为重要 LIME特别适合于深度学习等复杂模型，通过扰动输入数据并观测模型的预测变化，从而解释单一实例的决策过程【43†source】【45†source】。 解释性AI（Explainable AI）——揭开机器学习模型的“黑盒” 在当今人工智能和机器学习技术广泛应用的背景下，解释性AI（Explainable AI, XAI） 变得尤为重要。 XAI 旨在为复杂的机器学习模型提供人类可理解的解释，帮助用户了解模型如何做出决策，特别是在金融、医疗等高风险领域，XAI 提供了透明性和信任基础。 什么是解释性AI？ 解释性AI 通过一系列技术来解释机器学习模型的预测结果。对于许多深度学习模型或集成模型来说，它们被视为“黑盒”——虽然能够产生高精度的预测，但难以理解其背后的决策过程。
93310编辑于 2024-10-16 - 来自专栏CDA数据分析师
AI、机器学习和深度学习的未来
虽然尚处在开发和使用的早期阶段，AI、机器学习和深度学习已经影响了我们的生活，工作和娱乐。你是否已经准备好接受和利用这些颠覆性创新了呢？ AI 被定义为通过计算机有效地模拟人类智能的过程，AI 还包含机器学习和深度学习的概念。 通过机器学习，AI 能够让无生命系统进行自动学习并改进经验（非常“人性化”的特性）；而深度学习则使计算机能够在没有被明确地编程时进行学习。 谷歌把深度学习用于语音和图像识别算法，亚马逊使用它来确定客户接下来想看什么或者买什么。 AI 影响我们的三种方式 AI、机器学习和深度学习可以组合在一起运用，从而帮助企业发展得更智能，更好，更快。 如今，被称为工业 4.0的制造通过运用 AI、机器学习和物联网将变得更加智能。
1K100发布于 2018-02-05 - 来自专栏TechBlog
FPGA实验2组合逻辑实验
目录 【实验要求】 【实验软件工具】 【实验一】设计一个8-3线优先编码器（74LS148） 1. 实验内容与原理说明 2. 【实验一】设计一个8-3线优先编码器（74LS148） 1. 实验内容与原理说明 实验一为设计一个8-3线优先编码器，即可以将八个输入的编码，通过对于输入信号的分析，输出第几个信号是低电平。 11011111 101 11101111 100 11110111 011 11111011 010 11111101 001 11111110 000 Else 000 该设计模块的实验框图如下： 根据8- 波形仿真图 4.门级电路图 【实验结果分析及思考】 本次实验主要设计8-3线优先编码器与3-8线译码器，这让我复习到了数电中所学过的相关知识，对于优先编码器74LS148是带有扩展功能的8-3线优先编码器 相关参考资源已上传： 山东大学FPGA实验参考与实验报告报告二组合逻辑实验编码器和译码器设计-嵌入式文档类资源-CSDN下载山东大学FPGA实验参考与实验报告报告二组合逻辑实验编码器和译码器设计更多下载资源、学习资料请访问
95610编辑于 2022-07-20 【AI 进阶笔记】BERT 学习
在传统的语言模型中，通常采用“单向”学习方式。什么意思呢？例如，如果我们有一句话：“狗喜欢在公园里跑”，传统的语言模型可能会从“狗”开始，只根据前面的“狗”来推测接下来可能是什么词。
61100编辑于 2025-03-29AI知识学习经验记录
1.2 编程语言Python 是 AI 领域最常用的编程语言，因此我选择了 Python 作为主要编程工具。 我选择了几个典型的 AI 项目，如图像分类、文本生成、目标检测等，并在这些项目中应用了所学的技术。 AI 领域的另一个重要分支，广泛应用于游戏 AI、机器人控制等任务。 结论通过系统的学习和实践，我从零开始逐步掌握了 AI 技术的核心知识和技能。 未来，我将继续深入学习 AI 技术，并通过实践项目来不断提升自己的技能水平。
60910编辑于 2025-03-21
腾讯云开发者
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