机器学习

【论文学习】通过编辑习得分数函数实现扩散模型中的图像隐藏通过编辑习得分数函数实现扩散模型中的图像隐藏一种在扩散模型中隐藏秘密图像的技术，通过修改模型训练后学到的 “分数函数”，在反向去噪的特定步骤嵌入秘密图像，既不影响模型正常生成图像的功能，又能让授权者用密钥精准提取秘密图像。

月亮月亮要去太阳

基于机器学习的糖尿病预测目的：根据病人的入院记录的标签判断病人在短期时间内是否可能再次入院Y标签：按照患者是否会在 30 天内再次入院划分为：0，1

推荐算法优缺点及通俗解读先列出表格，然后我会用通俗易懂的方式和生活中的例子来详细解读这四种推荐算法。常用推荐算法的优缺点一句话概括：按人群标签推荐，比如“18-25岁女生都喜欢这个”。举例：你刚注册一个短视频App，还没看过任何视频，系统不知道你喜欢什么。但它知道你的年龄、性别、地区等信息。于是它猜测：“18岁的男生可能喜欢游戏和动漫”，就先给你推这些。

机器学习之python的matplotlib库和sklearn库接着上篇博客中提到的机器学习需要了解的一些库，上文讲了numpy库和pandas库。在了解matplotlib库和sklearn库前我们先补充一些pandas库中dataframe的常见用法，在后面机器学习中会经常用到。

【机器学习】python旅游数据分析可视化协同过滤算法推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅目录一、项目背景二、研究目的三、项目意义四、项目功能五、项目创新点六、开发技术介绍七、项目功能展示八、实战教学视频哔哩哔哩平台链接

牛顿法：从最优化到机器学习的二阶收敛之路本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

【机器学习：集成算法】集成学习: (Ensemble Learning)集成学习是机器学习的一种范式，它的主要思想是使用多个弱学习器来构建一个整体泛化性更强的最终学习器来完成任务，它认为集体的智慧比单个的个体更加的准确、鲁棒。参与组合的模型又叫弱学习器或者基学习器。集成学习思想分为bagging思想和boosting思想。

执笔论英雄

【RL】DAPO 详解1.0首先把论文中的公式 (5) 原封不动地写出来（为便于阅读我做了排版整理）： JGRPO(θ)=E(q,a)∼D, {oi}i=1G∼πθold(⋅∣q)[1G∑i=1G1∣oi∣∑t=1∣oi∣min⁡ ⁣(ri,t(θ) A^i,t, clip⁡(ri,t(θ), 1−ϵ, 1+ϵ) A^i,t) − β DKL(πθ∥πref)]. J_{\text{GRPO}}(\theta) = \mathbb{E}_{(q,a)\sim\mathcal{D},\;\{o_i\}_{i=1}^G\sim\

循环神经网络讲解（3）循环神经网络讲解（3）六、揭开LSTM神秘的面纱：七、.LSTM内部结构：#人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书

基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟与案例分析BIOMOD2是一个R软件包，用于构建和评估物种分布模型（SDMs）。它集成了多种统计和机器学习方法，如GLM、GAM、SVM等，允许用户预测和分析物种在不同环境条件下的地理分布。通过这种方式，BIOMOD帮助研究者评估气候变化、生境丧失等因素对生物多样性的潜在影响。

CS创新实验室

人工智能、机器学习与AIGC研发领域术语全解析人工智能、机器学习与AIGC研发领域已发展成为当代科技的核心驱动力，其术语体系庞大且不断演进。本文系统梳理了这三个领域的核心术语，从基础概念到技术细节，从评估指标到应用领域，构建完整的知识框架，旨在帮助读者理解AI技术的内在逻辑和前沿发展。

计算化学与人工智能驱动的MOFs性能预测与筛选技术金属有机框架（MOFs）因其高孔隙率、可调结构和多功能性，在气体存储、分离和催化等领域具有广泛应用。计算化学与人工智能（AI）的结合显著加速了MOFs的性能预测与筛选流程，降低了实验试错成本。

爱学习的张大

常用的激活函数激活函数最大的作用：向线性模型中注入非线性公式：输出范围为[0,1]缺点：梯度消失问题公式：输出范围[-1,1]

基于机器学习的供水管网漏损预测研究本文围绕供水管网漏损预测，主要从以下三方面展开研究：数据集冗余与高维问题处理针对原始数据中存在的不完整、异常及高维特征问题，通过探索性数据分析（EDA）、Lagrange插值填补、箱型图异常值处理及Min‑max归一化进行数据预处理。采用模糊层次分析法（FAHP）与随机森林（RF）相结合的方式筛选关键特征，降低维度，提升模型效率与可解释性。

周志华《机器学习—西瓜书》五这组图片围绕支持向量机（SVM）的核心概念展开，内容如下：在线性可分的场景中，能将训练样本分开的超平面可能有多个。

思通数科多模态大模型

多业态连锁环境管理系统：AI + 机器人闭环，坪效提升 16%门店环境本是沉默的，却在无声处酿成大祸：高峰无人知地面湿滑，夜间无人见灯闪，雨天无人管玻璃污——2025年，环境设施异常导致的综合损失平均占运营成本19%，保洁+维修双线超支，数据孤岛让决策如盲。

机器学习与深度学习基础（二）：无监督学习与半监督学习非监督学习与监督学习最本质的差异在于数据依赖的不同：监督学习需要同时具备输入数据和对应的标签数据（即“标准答案”），模型通过学习输入与标签之间的映射关系来完成预测等任务；而非监督学习不依赖标签数据，仅需向模型提供原始输入数据，模型自主从数据中挖掘规律和特征。

黑马AI大模型机器学习课程笔记(个人记录、仅供参考)目录一、前言二、机器学习概述1、机器学习_大纲介绍2、机器学习_相关概述目录介绍3、机器学习_AI_ML_DL介绍

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【微实验】OPTICS算法：让密度不均的数据“各归其类”目录🧩 困境：当固定密度阈值遇上“不均数据”🔬 原理：比DBSCAN更聪明的“密度感知”1. 核心概念：解锁密度感知的两个关键

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