机器学习

吹风看太阳

机器学习16-总体架构机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机系统能够从数据中自动学习并改进。其目标是让机器通过数据驱动的方式，自动发现数据中的规律和模式，并用于预测或决策。

AI 行业早报：微软发布诊断工具，上海聚焦四大应用场景2025 年 7 月伊始，AI 领域技术突破与产业布局齐头并进：微软推出的 AI 诊断工具展现出超越医生的诊断能力，上海发布重点应用场景推动技术落地，亚马逊、OpenAI 等企业则在人才与算力布局上动作频频，勾勒出 AI 技术商业化的多元路径。

大语言模型（LLM）课程学习（Curriculum Learning）、数据课程（data curriculum）指南：从原理到实践在人工智能的浪潮之巅，我们总会惊叹于GPT-4、Llama 3.1、Qwen 2.5这些顶尖大语言模型（LLM）所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知，能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是：它们是如何“学”会这一切的？

狗头大军之江苏分军

疑似华为盘古AI大模型翻车造假风波【实时记录篇】为中华民族伟大复兴贡献青春力量，支持所有遭受不公对待的开发者兄弟加油本文不发表任何观点，仅作为收集备份疑似华为员工发表实锤言论。

Chatbox➕知识库➕Mcp = 机器学习私人语音助手🌟嗨，我是LucianaiB！🌍 总有人间一两风，填我十万八千梦。🚀 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

【机器学习&深度学习】什么是下游任务模型？目录前言一、什么是下游任务模型？二、为什么需要下游任务模型？三、下游任务模型都在干嘛？四、下游模型怎么训练出来的？

巴伦是只猫

【机器学习笔记Ⅰ】11 多项式回归多项式回归是线性回归的扩展，通过引入特征的幂次项（如 (x^2, x^3)）来拟合非线性关系。它保留了线性回归的简洁性，同时能捕捉更复杂的数据模式。

巴伦是只猫

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：

DTW模版匹配：弹性对齐的时间序列相似度度量算法本文由「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！

自动驾驶感知模块的多模态数据融合：时序同步与空间对齐的框架解析多传感器数据融合是自动驾驶系统的神经中枢，而时序同步与空间对齐的精度直接决定了感知结果的可靠性。本文提出时空联合校准架构（ST-JCA），通过三层级处理解决传感器时空异构性问题：

生态遥感监测笔记

GEE利用已有土地利用数据选取样本点并进行分类GEE利用已有土地利用数据选取样本点并进行分类遥感影像分类精度在定量遥感研究中较为重要，不同地物由于各自特殊的理化性质，在光谱曲线上表现为：吸收谷、反射峰位置不同，由特定反射值形成的夹角、距离、投影不同，且不同地物后向散射系数等存在一定差异，为通过光学、微波传感器识别地类提供一定理论依据。

刘海东刘海东

结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变（修改提纲）结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变1.信息型智能科技概述1.1传统计算机科技的信息型继承者

机器学习之线性回归主要参考：机器学习| 算法笔记-线性回归（Linear Regression） - 知乎 (zhihu.com)

机器学习在智能制造业中的应用：质量检测与设备故障预测随着工业4.0和智能制造的推进，制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能制造业通过整合物联网（IoT）、大数据和机器学习等先进技术，实现从生产计划到质量控制的全流程优化。机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出，尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能制造业中的质量检测（一）传统质量检测方法的局限性传统的质量检测主要依赖于人工检查和简单的统计过程控制（SPC）。这些方法虽然在一定程度上能够保证产品质量，但在处理大规模生产数据和复杂

巴伦是只猫

【机器学习笔记 Ⅱ】1 神经网络神经网络是一种受生物神经元启发设计的机器学习模型，能够通过多层非线性变换学习复杂的输入-输出关系。它是深度学习的基础，广泛应用于图像识别、自然语言处理、游戏AI等领域。

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【深度学习】强化学习（Reinforcement Learning, RL）主流架构解析摘要：本文将带你深入了解强化学习（Reinforcement Learning, RL）的几种核心架构，包括基于价值（Value-Based）、基于策略（Policy-Based）和演员-评论家（Actor-Critic）方法。我们将探讨它们的基本原理、优缺点以及经典算法，帮助你构建一个清晰的RL知识体系。

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中国区域10m空间分辨率楼高数据集(全国/分省/分市/免费数据)数据简介今天分享的数据是中国各建筑物的高度栅格数据。原始数据是依据经纬度划分的区域数据。为了便于使用，我们将这些数据合并为一张覆盖整个中国的区域数据。此外，考虑到该区域数据的复杂性，我们进一步将其裁剪至省市级别，以便于研究与应用。

Pytorch实现天气识别语言环境：Python 3.10 编译器: PyCharm 框架: Pytorch 2.5.1准确率80%.

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【机器学习实战笔记 14】集成学习：XGBoost算法（一）原理简介与快速应用推荐的学习路径：【快速实现XGBoost、跑通代码】- 第一部分【快速掌握XGBoost应用、达到自由调参水平】- 第一部分~第三部分【快速掌握XGBoost原理、面试得以通关】- 第一部分1 + 第二部分1.2、2.2 + 第四部分