机器学习

机器学习-模型集成三个臭皮匠顶一个诸葛亮。将多个模型融合在一起，得到一个单一模型。应用：分类，回归，聚类，推荐…结论：将多个模型融合会得到更好的精确度。

神里流~霜灭

Matlab 软件入门help elfun %关于基本函数的信息help exp %指数函数exp的帮助信息当要查找具有某种功能但又不知道准确名字的指令时，help的能力就不够了，loopfor就可以根据用户提供的完整或不完整的关键词，取搜所出一组与之相关的指令。

YOLO数据集工作室

线性代数：探索矩阵与向量的奥秘线性代数是一门研究线性方程组、向量、矩阵等内容的数学学科，在科学、工程、计算机科学等众多领域都有着广泛的应用。

机器学习-SVM线性感知机分类支持向量机线性感知机（Perceptron）感知机是线性二值分类器。注意：什么是线性？线性分割面就是，就是在分割面中，任意两个的连线也在分割面中，这个分割面，就是线性分割面。

什么是聚类？聚类是一种无监督学习方法，其目的是将数据集中的样本划分成若干个彼此相似的组或“簇”。聚类算法通过分析数据的内在结构，将相似的数据点归为同一簇，同时使得不同簇之间的差异最大化。聚类的结果可以帮助我们理解数据的分布特征，发现数据的潜在模式，以及为后续的数据分析和决策提供依据。

HyperAI超神经

入选ECCV 2024！覆盖5.4w+图像，MIT提出医学图像分割通用模型ScribblePrompt，性能优于SAM外行看热闹，内行看门道，这句话在医学影像领域可谓是绝对真理。不仅如此，即便身为内行人，要想在复杂的 X 光片、CT 光片或 MRI 等医学影像上准确看出些「门道」来，也并非易事。而医学图像分割则是通过将复杂的医学图像中某些具有特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，从而可以辅助医生为患者提供更为准确的诊疗方案，也可以为科研人员进行病理学研究提供更为可靠的依据。

最新最全的阿里大模型面试真题！看到就是赚到随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、搜索、推荐、广告推送和风险控制等领域的岗位越来越受到追捧，掌握大型模型技术已成为这些岗位的必备技能。然而，目前公开的大模型资源和面试真题相对稀缺。

【机器学习】---深入探讨图神经网络（GNN）图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）作为处理图结构数据的前沿工具，已在多个领域中展现出卓越的性能。本文将深入探讨GNN的基本原理、关键算法及其实现，提供更多代码示例，以帮助读者更好地理解和应用GNN。

.别止步春天.

计算机视觉|机器学习中图片特征向量的提取方式：开启图像世界的钥匙特征向量是一组数字，它们能够代表图像的关键信息。这些信息可以包括图像的形状、纹理、颜色等。特征向量的提取是将图像从原始像素数据转换为更紧凑、更有意义的表示形式的过程。

前端大模型入门：Transformer.js 和 Xenova-引领浏览器端的机器学习变革除了调用别人的api接口使用transformer技术，你是否想过将大模型在浏览器中运行呢？尤其是WebGPU的出现，性能比WebGL高不少，很多小任务真的不再需要在一个中心运行了。

机器不会学习CL

回归预测合集|基于灰狼优化21个机器学习和深度学习的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出回归预测合集|基于灰狼优化21个机器学习和深度学习的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出基于灰狼优化BP神经网络的数据预测Matlab程序GWO–BP 基于灰狼优化卷积神经网络的数据预测Matlab程序GWO–CNN 基于灰狼优化长短期记忆神经网络的数据预测Matlab程序GWO–LSTM/BiLSTM/GRU 基于灰狼优化深度神经网络的数据预测Matlab程序GWO–DNN 基于灰狼优化极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–ELM 基于灰狼优化随机森林的数据预测Matlab程序GWO–R

自然语言处理实战项目：从理论到实现自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的领域，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。随着互联网的飞速发展，大量的文本数据被产生，这为自然语言处理技术的发展提供了丰富的素材，同时也对其性能提出了更高的要求。在本文中，我们将详细阐述一个自然语言处理的实战项目，包括项目的各个环节，从最初的想法到最终的实现和优化。

【论文速看】DL最新进展20240927-目标检测、Transformer[2024小目标检测] A DeNoising FPN With Transformer R-CNN for Tiny Object Detection

【第十六章：Sentosa_DSML社区版-机器学习之生存分析】1.算子介绍加速失效时间回归模型Accelerated failure time (AFT)是一个监督型参数化的回归模型，它可以处理删失数据。它描述了一个生存时间的对数模型，所以它通常被称为生存分析的对数线性模型。

实验室ICPR 2024论文分享┆FPMT: 基于增强型半监督模型的交通事件检测（含详细视频解读）目录论文分享简介1. 会议介绍2. 研究背景及主要贡献3. 方法4. 实验5. 结论6. 论文介绍视频

【机器学习案列】基于随机森林和xgboost的二手车价格回归预测1.1 项目任务kaggle二手车价格回归预测项目，目的根据各种属性预测二手车的价格。1.2 评估准则评估的标准是均方根误差： 1.3 数据介绍数据连接https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e9/data?select=train.csv 其中：

【深度】为GPT-5而生的「草莓」模型！从快思考—慢思考到Self-play RL的强化学习框架原创超超的闲思世界 2024年09月11日 19:17 北京9月11日消息，据外媒The Information昨晚报道，OpenAI的新模型「草莓」（Strawberry），将在未来两周内作为ChatGPT服务的一部分发布。

机械学习和深度学习的区别机器学习和深度学习都是人工智能的分支，涉及从数据中自动发现模式和学习信息的算法。尽管它们有相似之处，但也存在一些关键的区别：

机器学习【教育领域及其平台搭建】机器学习是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中自动获取知识和经验，并利用这些知识和经验进行模式识别、预测和决策。机器学习算法通过分析和解释大量的输入数据，能够识别数据中的模式和趋势，并生成可以应用于新数据的预测模型。