房价 机器
机器学习——数据操作（读这一篇就够了！）
为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。 首先，我们介绍维数组，也称为<strong><em>张量</em></strong>（tensor）。 使用过Python中N ......
机器学习知识点目录
监督学习 回归 线性回归 线性回归表达式 \[\hat{y} = w x + b \]其中，\(\hat{y}\)表示预测值，\(\theta_0\)表示截距，\(\theta_1\)到\(\theta_n\)表示回归系数，\(x_1\)到\(x_n\)表示特征。 代价函数 \[J(\theta) ......
【无监督机器学习】10.强化学习
强化学习 强化学习概念 强化学习是一种无监督学习，它的目标是从环境中学习，以达成某种目标。强化学习的核心是奖励函数，通过与环境的交互，获得环境的反馈，从而学习到奖励函数，最终达成目标。 与监督学习不同的是，强化学习并未给出正确的答案，而是根据奖励一步步学习，因此强化学习的训练过程是一个不断试错的过程 ......
【无监督机器学习】9.推荐系统
推荐系统 推荐系统的定义 推荐系统是利用用户产生的行为数据，对用户的兴趣进行建模，从而给用户推荐可能感兴趣的物品。 推荐系统的应用 电商网站 新闻网站 流媒体平台 协同过滤 协同过滤是一种基于用户行为的推荐算法，它的基本思想是利用用户的历史行为数据，计算用户之间的相似度，然后根据相似度为用户生成推荐 ......
机器学习语音处理：滤波器组、梅尔频率倒谱系数 （MFCC）
机器学习语音处理：滤波器组、梅尔频率倒谱系数 （MFCC） 以及介于两者之间的内容 语音处理在任何语音系统中都起着重要作用，无论是自动语音识别（ASR）还是说话人识别或其他东西。长期以来，梅尔频率倒谱系数 （MFCC） 是非常流行的特征;但最近，过滤器库变得越来越受欢迎。本文将讨论过滤器组和MFCC ......
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33917 原文出处：拓端数据部落公众号 KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性，因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设，例如线性可分性，均匀分布等等。 何时应使用KNN？ 假设您想要租一间公 ......
[机器学习] 4. 没有免费午餐定理 No Free Lunch 与 PAC 可学习性
我们来补习一下统计学习框架的正式模型。 输入 一个学习者可以访问以下内容 作用域集合 (Domain set)：一个任意的集合 \(\mathcal X\)，学习者的目标是对其上面的元素进行标记。 标签集合 (Label set)：所有可能的标签 \(\mathcal Y\)。许多时候被限制为 \( ......
机器学习问题分类（监督学习、无监督学习、强化学习）
1.监督学习 监督学习（supervised learning）擅长在“给定输入特征”的情况下预测标签。 每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。 整个监督学习过程如图所示。 图 监督学习 1.1回归 回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。当标签取任意数值时，我们称之 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集
机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
fork: retry: No child processes 在go程序中，每个程序启动64个协程会报此错误（每台机器有多个go程序）
解决方案：vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf * soft nproc 4096 root soft nproc unlimited 或者修改4096为unlimited ......
机器视觉在遥感图像分析中的应用及未来发展。
机器视觉在遥感图像分析中具有广泛的应用，并且未来发展前景广阔。以下是一些关于该领域的应用和未来发展的关键信息： 应用领域： 土地利用规划： 机器视觉可用于自动化土地利用规划，通过分析遥感图像中的地物来帮助城市和农村规划师更好地了解土地用途和发展需求。 资源管理： 遥感图像分析可用于监测和管理自然资源 ......
【无监督机器学习】8.聚类和异常检测
聚类 聚类的定义 聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归到同一个簇中。 聚类作为一种无监督学校，和分类的区别在于，分类的目标事先已知，而聚类的目标是事先不知道的。 聚类应用 聚类在很多领域都有应用，比如： 新闻文章分组 市场细分 DNA分析 天文数据分析 聚类的算法 K-means K-means是 ......
【Python微信机器人】第一篇：在windows11上编译python
前言 我打算写一个系列，内容是将python注入到其他进程实现inline hook和主动调用。本篇文章是这个系列的第一篇，后面用到的案例是注入python到PC微信实现基本的收发消息。文章着重于python方面的内容，所以对于微信找收发消息的call不会去讲过程，有兴趣的可以直接百度搜PC微信逆向 ......
机器视觉在艺术鉴赏和文物修复中的应用与挑战
机器视觉技术在艺术鉴赏和文物修复领域的应用，为文化遗产的保护和修复提供了新的可能性。这一技术不仅可以协助鉴定艺术品的真伪和年代，还可以帮助文物修复师更好地理解并修复古老的艺术品。本文将讨论机器视觉在艺术鉴赏和文物修复中的应用以及相关的挑战。 艺术品真伪鉴定 机器视觉技术可以用于检测艺术品的真伪。通过 ......
企业微信群机器人发送消息(三)java端如何控制
1.先在群里添加机器人，然后获取机器人的webhook地址： 假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=693a91f6-7xxx-4bc4-97a0-0ec2sifa5aaa 2.有多种方式发送群消息，可以采用c ......
企业微信群机器人发送消息(一)如何设置群机器人
一、群机器人作用 通过接口实现在群里发送告警或提醒类的消息通知。 二、群机器人添加入口 1.【PC内部群聊->右上方三个点->添加群机器人】，可以新建机器人或选择已发布到公司的机器人。2.【手机端内部群聊->右上角三个点->添加群机器人】 三、发布机器人到公司 在群聊选择需要发布的【机器人->鼠标右 ......
企业微信群机器人发送消息(二)机器人配置说明
如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......
ABB机器人示教器转数计数器如何进行更新
很多学员在学习和使用机器人的过程中，会遇到提示需要更新转数计数器的情况. 工业机器人在出厂时，对各关节轴的机械零点进行了设定，对应着工业机器人本体上六个关节轴的同步标记，机械零点是各关节轴运动的基准。 工业机器人的零点信息是指各关节轴处于机械零点位置时，各关节轴电机编码器对应的读数（包括转数数据和单 ......
ABB机器人示教器中配置组输入输出
很多学员在学习和使用机器人的过程中，会遇到一个很重要的东西，就是我们机器人要做输入输出时需要配置对应的信号。 那我们配置对应信号的前提是要配置IO版。 本篇文章就是基于已经配置好了DSQC652的信号板情况下的一个IO设置。 注意：各位学员需要注意，并不是所有信号板都是DSQC652，要根据你的信号 ......
ABB机器人示教器中设置可编程按钮
ABB机器人是一种在工业自动化中广泛使用的机器人，具有高效率、高精度、高可靠性等优点，已经成为现代制造业的重要装备之一。为了方便操作，ABB机器人示教器中设置了可编程按钮，通过设置这些按钮，可以将复杂的操作简化成一键操作的效果，从而提高生产效率。下面，我们来详细介绍如何在ABB机器人示教器中设置可编 ......
机器视觉在气候变化和环境监测中的创新应用
机器视觉在气候变化和环境监测中具有许多创新应用，可以用来更好地理解和应对环境挑战。以下是一些机器视觉在这一领域的应用： 林火监测： 机器视觉系统可以分析卫星图像和野外相机捕捉的图像，以检测和监测森林火灾。这有助于及早发现火源并协助灭火行动。 大气污染监测： 通过分析城市和工业地区的监控摄像头图像，机 ......
【高级机器学习算法】7.决策树
决策树模型 决策树定义 决策树是一种基本的分类与回归方法，是一种树形结构，其中每个非叶子节点表示一个特征属性上的测试， 每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，每个叶子节点存放一个类别。 决策树学习算法的任务是在所有可能的决策树中选择一个表现良好的决策树，即在训练集上表现良好且能很好地泛化到新数 ......
科普知识：Arduino助力人工智能机器人课程
一、课程目标 初级课程主要面向大学通识课程、中小学教师，通过教师讲解了解机器人的发展、基本原理、关键技术以及与人工智能的关系和发展，通过文献调研对机器人领域形成自己的认识，通过课堂协作、竞赛任务完成实践对机器人的设计、控制和优化。共计32学时。 1、Arduino的优势 比如你刚开始学习编程，或者没 ......
【高级机器学习算法】6.机器学习应用建议
模型评估 模型评估是机器学习中非常重要的一部分，它可以帮助我们评估模型的好坏，从而选择最优的模型。 评估方式 在机器学习中，我们通常会将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的好坏。 评估指标 训练误差：模型在训练集上的误差，用于衡量模型在训练集上的拟合程度，训练误差越小 ......
Windows机器的udf提权
前提条件 （1）需要拿到mysql的权限 （2）mysql有写入文件的权限 实验步骤 （1）拿到数据库操作页面 （2）查询mysql版本，不同版本dll文件位置不同 select version(); （3）查询是否有写入文件权限 show variables like "%secure%"; （4 ......
[机器学习] 3. 镜像下降 Mirror Descent 与线性耦合 Linear Coupling
ML Theory 太魔怔了！！！！！ 我们来考虑更快的下降算法。 对 \(L\)-smooth 的 Gradient Descent，我们有两种视角来看它。一种是局部视角，梯度方向相近的点的函数值一定会下降，另一种是全局视角，用一个二次函数为整个 \(f\) 提供了一个 lowerbound。当局 ......
机器学习数据操作
0维-一个类别 1维-一个特征向量 2维一个样本的特征矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征 3维一个RGB图片宽，高，通道 4维一个RGB图片批量：批量大小、宽、高、通道 5维视频批量，批量大小、时间、宽、高、通道 通常定义的三维矩阵，一层就是一片吐司，一个吐司就是一个二维矩阵，有n行m列， ......
机器学习查漏补缺
基础知识 为什么需要激活函数 什么是激活函数？首先了解一下神经网络的基本模型。 如上图所示，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入 ......
机器视觉在自动驾驶汽车中的应用与挑战
机器视觉在自动驾驶汽车中扮演着至关重要的角色，它使车辆能够感知和理解周围环境，以便自主驾驶。以下是机器视觉在自动驾驶汽车中的应用以及相关挑战： 应用： 障碍物检测与避让： 机器视觉系统可以检测和识别路上的障碍物，如其他车辆、行人、自行车等，从而帮助自动驾驶汽车避免碰撞。 车道保持和自动驾驶： 通过摄 ......