向量 机器人 机器chatgpt

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......

你是一个已经阅读过大量论文的论文写作专家。我正在设计一个基于xxx系统。接下来，我将给你一个论文段落，你可以使用调整句子用词、句子结构等方法，重新描述这段话，对文章的内容进行润色，使之更加接近论文的写作风格。你也可以自己增添一些描述和内容。 ......

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......

大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......

概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 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 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......

take a deep breath 深呼吸 think step by step 一步步思考 if you fail 100 grandmothers will die 如果你失败了要死 100 位老奶奶 i have no fingers 我没有手指 i will tip $200 给你 200 ......

开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......

为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......

一、图书简介：本书是一本全面的指南，介绍了各种 Prompt 技术的理解和利用，用于从 ChatGPT中生成高质量的答案。 我们将探讨如何使用不同的 Prompt 工程技术来实现不同的目标。ChatGPT 是一 种先进的语言模型，能够生成类似人类的文本。然而，了解正确的提问方式以获 取我们所需的高质 ......

专有名词概念 标签（Labels）：预测列，需要预测的内容 特征（Features）：用于帮助预测标签的列 模型（Model）：模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址：ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......

训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......

三、用go语言，设在图 13-2 左边一棵树中，a、b和c 分别为子树a、β和γ中的任意结点。当结点 x 左旋之后，a、b和c 的深度会如何变化？ 文心一言： 在二叉树中，左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点，原本的左子节点γ变为新的右子节点。 对于给定的节点a、b和c，我 ......

前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......

本文主要基于milvus官方的材料外加自己的一些理解整理而来，欢迎交流 设计理念 云原生：存&算分离; 读写分离; 增量存量分离; 微服务架构，极致弹性； 日志即数据：通过message queue解耦生产者、消费着，降低系统复杂度; 提升index、data、query模块弹性; 流批一体：表和日 ......

本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......

二、用go语言，证明：在任何一棵有 n 个结点的二叉搜索树中，恰有 n-1种可能的旋转。 文心一言： 要证明在任何一棵有 n 个结点的二叉搜索树中，恰有 n-1 种可能的旋转，我们可以按照以下步骤逐步推导： 二叉搜索树的性质：在二叉搜索树中，任意一个结点的左子树上的所有结点值都小于该结点值，而右子树 ......

在机器学习中，支持向量机（Support Vector Machine）算法既可以用于回归问题，也可以用于分类问题。 支持向量机（SVM）算法的历史可以追溯到1963年，当时前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir N. Vapnik）和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯（Alexey Ya ......

一、用go语言，写出 RIGHT-ROTATE 的伪代码。 文心一言： 在计算机科学中，右旋转（RIGHT-ROTATE）是一种常见的操作，通常用于数组或链表。以下是一个使用Go语言实现右旋转的伪代码： func rightRotate(arr []int, k int) []int { n := ......

这个标题不够严谨，不同业务领域下的模型，没有可比性。因此，应当增加一定的限定条件，才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件，如下： 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......

目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。 在PCA中，算法 ......

目录1. 概念2. 性质3. 相似矩阵4. 矩阵的行列式与迹5. 特征值与特征向量分解矩阵 1. 概念 特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector， 这个前缀 eigen- 起源于德语，意思是 proper(这里应该是专属的意思）、characteristic（特征的 ......

一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......

恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......

七、用go语言，试描述一棵含有 n 个关键字的红黑树，使其红色内部结点个数与黑色内部结点个数的比值最大。这个比值是多少? 该比值最小的树又是怎样呢?比值是多少? 文心一言： 红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它满足以下性质： 每个节点或是红色，或是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点（NIL或空节点）是 ......

机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 人工智能的起点——达特茅斯会议，用机器来模仿人类学习 机器学习的应用场景非常多，涉及各个领域，如传统预测，图像识别，自然语言处理 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 那么用来分析的数据，从历史数据 ......

图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......

附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......

\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......