机器 线性lda 25
【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。 ......
【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码
Ransac算法，也称为随机抽样一致性算法，是一种迭代方法，用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题，因为它能够处理包含异常值的数据集，并能够估计出最佳的线性模型。 ......
AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件
AIKit v4.11.0：WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件，该插件集成了OpenAI的GPT-3技术，为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出，将WordPress的功能扩展到了全新的领域，利用人 ......
12.25每日总结（阅读笔记9）
首先，我对《构建之法》的实用性印象深刻。这本书提供了大量的实用技巧和建议，帮助软件开发者更加高效地进行工作。从项目管理到代码编写，从测试到调试，每一个环节都得到了详细的讲解和指导。这些实践性的建议可以立即应用于我的日常工作中，帮助我优化流程、提高质量，并避免一些常见的陷阱。 我欣赏《构建之法》中融入 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 线性回归
线性回归是一种用于连续型分布预测的机器学习算法。其基本思想是通过拟合一个线性函数来最小化样本数据和预测函数之间的误差。 1. 概述 常见的线性回归模型就是：\(f(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\)这样的一个函数。其中 \((w_1,w_2,...w_n)\)是模 ......
2023-12-25 无法正常关闭你的电脑 错误代码：0xc0000001 ==》试一下用windows命令【sfc /scannow】来修复可能被破坏的系统文件，不行就检查硬件，再不行就重装c盘吧
最近我的电脑每次早上开机的时候就开始蓝屏，哪怕我晚上把它设置为睡眠模式，第二天打开还是不断蓝屏，对，不是一次，而是起码七八次！ 我的解决方案就是用命令去修复了一下，其实我在写这个随笔的时候我也不知道明天是否能够正常开机。 先说导致蓝屏的代码：0xc0000001 这个代码不一定能正确代表报错的原因， ......
【算法】【线性表】有效的数独
1 题目 请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图） 注意： 一个有效的数独（部分已被 ......
机器学习-无监督机器学习-层次聚类-20
目录1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering2. 分裂聚类3. BIRCH 1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering 在不同层次上对数据集进行划分，形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 最初将每个样本点看 ......
机器学习-无监督机器学习-密度聚类DBSCAN-19
目录1. DBSCAN2. OPTICS2. MeanShift 1. DBSCAN Density based clustering DBSCAN不要求我们指定cluster簇的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的cluster簇中工作得非常好。它没有质心，聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的 ......
Microsoft Azure AI 机器学习笔记-1
机器学习的基本内容学习笔记-01，学习链接：https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/ ......
day25 面向对象高阶
复习 @classmethod方法 类内部使用@classmethod修饰器的方法就是绑定到类的方法→类方法 类方法可以直接通过类调用而无需实例化 def __init__(self): 类的构造函数 创建一个实例（对象）时自动调用 在py中self和cls只是约定俗成的命名，没有特殊的含义self ......
11月25日，RPA 学习天地基于UiPath产品公开课，圆满结束，帮助学员掌握RPA能力！
11月25日，RPA学习天地在UiPath产品的公开课上，成功地帮助学员们掌握了RPA（Robotic Process Automation）的能力。 这堂课程通过深入浅出的讲解，让学员们了解到了RPA的原理和应用场景，以及如何利用UiPath的产品进行流程设计和自动化执行。 在这次公开课中，RPA ......
【用户案例】走进南海法院：点赞数字机器人，见证审执“加速度”
11月27日下午3时，在南海法院一间办公室内，几台无人操作的电脑竟自动模拟人对鼠标键盘的操作，先自动读取办案人员提供的案件列表，一步步地生成文书，后对相应的案件发起财产查询。 这是数字机器人的应用状态。2023佛山口碑榜“品质口碑市民体验游”观察团实地参观南海法院数字机器人管理中心等建设成果，市民们 ......
Steam验证后提示“您对 CAPTCHA 的响应似乎无效。请在下方重新验证您不是机器人”
解决方法： 用手机l登录此网址：https://store.steamchina.com/join/?snr=1_4_4__more-content-login，进行验证即可 注意：用流量 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans衍生的算法-18
目录1. k-Medoids2. 二分KMEANS3. KMeans++4. elkan KMeans5. min batch KMeans算法6.小结： 1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感，更新中心点的时候，是对于该簇的所有样本点求平均，这种方式对于异常样本特 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans-17
目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的一种 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 （花团锦簇） 步骤： 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 ......
25.自动化测试架构优化
打造测试框架的需求与价值 领域模型适配：封装业务实现，实现业务管理 提高效率：降低用例维护成本，提高执行效率 增强功能：解决已有框架不满足的情况 自动化框架应具备的功能 支持管理用例，运行用例 支持查找元素/定位元素，对元素/页面 进行各种操作（点击，滑动，输入等等） 支持生成测试报告 能够实现功能 ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
一次线性方程组 高斯消元笔记
高斯消元原理 高斯消元用来解如下形式的方程组： \[\begin{cases} a_{1, 1} x_1 + a_{1, 2} x_2 + \cdots + a_{1, n} x_n = b_1 \\ a_{2, 1} x_1 + a_{2, 2} x_2 + \cdots + a_{2, n} x ......
2d物理引擎学习 - 线性运动
线性运动相关公式（Linear Motion） 加速度(acceleration): a = (v1-v0) / t，单位：m/s2，方向：力作用方向或速度变化方向 瞬时速度(velocity)：v1 = v0 + a * t，单位：m/s，方向：力作用方向或运动方向 位移：x = v0 * t + ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......
机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降
从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
自然语言处理：通过API调用各大公司的机器翻译开放平台
国内大公司做机器翻译做的比较好的有讯飞和百度，这里给出这两个公司机器翻译的开放平台API的介绍： 讯飞开放平台： 链接：https://www.xfyun.cn/doc/nlp/xftrans_new/API.html#%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E 百度翻 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
机器学习中集成学习的概念及其一些典型算法
1.集成学习的概念 集成学习是一种机器学习范式，在这种范式中，多个学习者被训练和组合起来一起解决同一个问题。通过使用多个学习者，就可以把整个模型的泛化能力提高很多倍 所以说，集成学习的泛化能力比单个学习者强得多得多，所以叫：“集思广益”。 2.集成学习的具体流程 一个问题出来，数据集丢给若干模型进行 ......
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
python钉钉机器人运维脚本监控实例
面是关于“Python钉钉机器人运维脚本监控实例”的完整攻略: 目录 介绍 使用步骤 配置机器人 运行脚本 示例说明 监控服务器CPU使用率 监控服务器磁盘空间 总结 介绍 钉钉机器人是钉钉提供的一种形式化的通信渠道，可以通过代码来调用钉钉机器人的API，实现以机器人的形式向钉钉群组发送消息。本篇攻 ......