机器学习

卷积神经网络（CNN）：深度学习的视觉革命者引言：当计算机学会"看"世界想象一下，你只需看一眼就能区分猫和狗、识别人脸、读懂路标。这种看似简单的视觉能力，对计算机来说曾经是巨大的挑战。直到卷积神经网络（CNN）的出现，才真正让计算机获得了"视觉智能"。今天，CNN已成为计算机视觉的基石，从手机人脸解锁到自动驾驶，无处不在。

机器学习中偏差和方差的通俗理解我们将打靶案例与线性回归和决策树这两种经典机器学习模型一一对应，从实际建模的角度解释偏差和方差的表现，让抽象概念更贴合实际应用：

铅笔侠_小龙虾

深度学习理论推导--最小二乘法当你迷茫的时候，请回头看看目录大纲，也许有你意想不到的收获入门 AI 不容易，先掌握机器学习中的一些理论，再是深度学习，一堆算法，数学公式，矩阵概率论等理论。我也看了一些机器学习的书籍，可谓是五花八门，什么牛鬼蛇神都有，大多我都不太满意。

All The Way North-

PyTorch nn.L1Loss 完全指南：MAE 原理、梯度计算与不可导点处理详解目录1、基本介绍2、sign 函数3、L1Loss 计算梯度 - reduction='sum'3、代码 - 示例

【推荐系统】深度学习训练框架（十三）：模型输入——《特征索引》与《特征向量》的边界整个数据处理流程分为离线训练和在线服务两个阶段，下图清晰地展示了从原始请求到模型最终输出的完整过程：下面我们拆解上图中的关键环节：

MiniRL：用LLM稳定强化学习的新范式与第一阶近似理论这篇论文提出了一种新颖的强化学习与大型语言模型结合的理论框架，揭示了何时以及如何通过token级目标函数优化序列级奖励。通过数十万GPU小时的实验验证，论文系统性地分析了训练稳定性关键因素，为MoE模型的RL训练提供了实用指导方案。

用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术我是一名电子信息科学与技术专业的大四学生，正在考研冲刺阶段。今天想和大家聊聊机器学习中一个超级有趣的算法——GAN（生成对抗网络）。想象一下，如果AI不仅能识别猫，还能“凭空”创造出逼真的猫图片，是不是很酷？这就是GAN的魔力！

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零样本学习指标**零样本学习（ZSL）**指的是：在训练阶段从未见过目标类别的样本的情况下，模型仍能对这些类别进行正确识别。

机器学习实战操作手册适用人群：零基础小白、需要快速上手机器学习的人使用方法：先看总览选算法，再看对应章节学习细节第一部分：快速入门

解析CLIP：从“看标签”到“读描述”想象一下，如果你给一个从未见过“博美犬”的人看一张照片，并告诉他：“这是一只毛茸茸的小型犬，耳朵尖尖的，看起来像狐狸。”他很可能下次就能认出博美犬。这种通过语言描述来学习视觉概念的能力，对人类来说很自然，但对机器来说却长期是个难题。

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Gemini 3 技术细节公布：架构、能力与未公开信息汇总Google已公布Gemini 3的部分技术细节，但未公开全部实现。 2025年11月18日发布的Gemini 3虽未像学术论文那样公开完整架构参数，但通过官方文档、开发者博客和技术社区分享，已透露了多项核心技术特性。

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创新药物发现：基于机器学习的虚拟筛选发现新型CYP19A1抑制剂在乳腺癌等激素依赖性疾病的治疗中，CYP19A1（芳香化酶）作为雌激素合成的关键酶，一直是药物研发的重要靶点。尽管已有三代芳香化酶抑制剂广泛应用于临床，但其血脑屏障穿透性强引发的神经系统副作用及耐药性问题仍待解决。近期发表于《Journal of Chemical Information and Modeling》的研究《Integrated Virtual Screening Approach Identifies New CYP19A1 Inhibitors》，通过整合机器学习与结构建模技术，成功发

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一文系统性理清PyTorch多分类任务交叉熵损失：从 Softmax 到 CrossEntropyLoss本文系统性地梳理PyTorch交叉熵损失的完整知识体系：从Softmax的数学原理，到信息论基础，再到CrossEntropyLoss的每个细节及API介绍，最后通过代码验证。构建清晰的理解框架，彻底解决相关困惑。

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0011机器学习特征工程1、机器学习开发流程 2、特征工程的重要性 3、所有一切为了让模型效果变的更好的数据处理方式都可以认为属于特征工程这个范畴中的操作；至于做不做这个特征工程，需要我们在开发过程中不断地进行尝试。

c骑着乌龟追兔子

Day 27 常见的降维算法@浙大疏锦行LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维--- 2. PCA 降维 + 随机森林 (不使用 Pipeline) --- 为了保留95%的方差，需要的主成分数量: 12

sklearn学习（5）线性回归和逻辑回归sklearn的线性回归在LinearRegression类，而逻辑回归在LogisticRegression类

Python极客之家

基于深度学习的游戏评论情感分析系统摘要：本文介绍了一个基于深度学习的游戏评论情感分析系统。该系统利用自然语言处理技术对TapTap平台的游戏评论进行情感倾向分析（满意/不满意）。文章详细阐述了从数据预处理、特征工程到机器学习（逻辑回归、随机森林等）与深度学习（LSTM、CNN）模型构建的完整流程，并展示了基于Flask框架开发的Web应用系统，实现了用户登录、实时情感预测及数据可视化分析等功能。实验结果表明，该系统能够有效识别玩家情感，为游戏运营提供决策支持。

2026-2032年机器学习操作 (MLOps)行业增长37.4%趋势分析报告在人工智能技术从实验室走向产业应用的浪潮中，机器学习操作（MLOps）作为打通模型开发与业务落地“最后一公里”的核心支撑体系，正成为企业数字化转型的战略级基础设施。本报告创新性地采用“技术图谱解析+商业数据验证+场景价值评估”的三维研究方法，以2021-2025年为历史锚点，通过对全球120余家MLOps核心企业的实地访谈、500余组行业标杆案例的深度剖析及主流云厂商的API数据追踪，精准还原市场竞争态势；同时融合机器学习预测模型与20位行业专家的研判经验，对2026-2032年市场规模、技术演进及应用落

机器学习入门实战：使用Scikit-learn完成鸢尾花分类机器学习入门实战：使用Scikit-learn完成鸢尾花分类在前面的文章中，我们已经掌握了使用Pandas进行数据分析的核心技巧。今天，我们将正式迈入机器学习的核心领域，通过一个完整的实战项目，带你从零到一掌握机器学习项目的标准流程——使用Scikit-learn库对经典的鸢尾花数据集进行分类。无论你是刚接触机器学习的新手，还是想巩固基础的学习者，这个项目都能帮你建立完整的技术认知。

机器学习入门，微积分之导数概念导数描述的是函数在某一点处的瞬时变化率，即函数值随自变量变化的快慢。数学定义（极限定义）：对于函数 y=f(x)y=f(x)，在点 xx 处的导数定义为：