机器学习

机器学习.聚类聚类（Clustering）是无监督学习的一种任务：把相似的数据点分到一组，不相似的分开。没有标签，只靠数据本身的分布结构来“自动分组”。

支持向量机（SVM）给定训练样本集 D = { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , … , ( x m , y m ) } D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_m, y_m)\} D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，其中 y i ∈ { − 1 , + 1 } y_i \in \{-1, +1\} yi∈{−1,+1}。分类学习最基本的想法就是基于训练集 D D D 在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。但能将训练

【实战】基于机器学习的中文文本分类系统实现目录1 引言1.1 研究背景与问题描述1.2 研究的实际应用价值1.3 选择传统机器学习的理由1.4 本文的主要工作与贡献

基于R语言森林生态系统结构、功能与稳定性分析与可视化实践高级应用；涵盖群落多样性、机器学习、SEM与时间序列建模等在生态学研究中，森林生态系统的结构、功能与稳定性是核心研究内容之一。这些方面不仅关系到森林动态变化和物种多样性，还直接影响森林提供的生态服务功能及其应对环境变化的能力。森林生态系统的结构主要包括物种组成、树种多样性、树木的空间分布与密度等。这些结构特征是决定森林功能的基础，例如能量流动、物质循环、生物多样性的维持等生态过程。功能的完整性和效率决定了森林生态系统为人类和其他生物提供的生态服务质量。与此同时，生态系统的稳定性，即其抵御外部干扰和恢复能力，也是当前生态学家关注的重点。稳定性的高低不仅反映森林应对

机器学习--决策树概念：决策树通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习。

LibSVM与模糊支持向量机（FSVM）分类方法详解LibSVM是基于支持向量机（SVM）的开源工具库，通过最大间隔超平面实现分类。其核心步骤包括：LibSVM采用**“一对一”（One-vs-One, OVO）**策略实现多分类：

لا معنى له

目标检测的内涵、发展和经典模型--学习笔记目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。目标检测是计算机视觉的核心任务，其目标是任务是找出图像中所有感兴趣的目标。以下面这个图为例，对于一个输入的图像，目标检测的目的是在输入的图像有多个目标的情况下，准确识别出目标的个数，各个目标的种类，以及目标的位置。但是对于目标的具体形状，以及每个像素的归属，目标检测是不用做的。

齐齐大魔王

COCO 数据集COCO（Common Objects in Context）是计算机视觉领域广泛使用的目标检测、实例分割和关键点检测数据集，由微软发布。其特点包括：

线性代数（八）非齐次方程组的解的结构给定方程组，写出增广矩阵，，消元化为阶梯型矩阵，可得，显然首先要保证方程组才可能有解决。设，，。进一步探讨方程组有解的条件，由之前的知识可知，b向量必须是A的列向量空间的子空间，方程组才有解；即b向量必须可以通过A的列向量线性组合而成，方程组才有解。

Coding茶水间

基于深度学习的非机动车头盔检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的非机动车头盔检测系统大家好，欢迎走进 Coding 茶水间。在城市骑行安全日益受关注的当下，我们想和大家分享一个用技术守护出行的小成果——基于 YOLO 算法的非机动车头盔检测系统。它的核心很简单：帮我们快速判断骑车人有没有戴头盔，用直观的界面和灵活的功能，把“安全检测”变成可操作、可观察的过程。

brave and determined

CANN训练营学习（day9）昇腾AscendC算子开发实战：从零到性能冠军训练营简介报名链接https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252#cann-camp-2502-intro

brave and determined

CANN训练营学习（day8）昇腾大模型推理调优实战指南训练营简介报名链接https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252#cann-camp-2502-intro

迁移学习的第一类方法：数据分布自适应(1)——边缘分布自适应Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习领域的基本方法（基于样本、特征、模型、关系的迁移）之后，本文主要将介绍迁移学习的第一类方法——数据分布自适应，重点阐述了边缘分布自适应的原理与应用。该方法通过缩小源域和目标域边缘概率分布的距离实现迁移，核心思想是利用特征映射使两域数据分布接近。文章详细讲解了迁移成分分析(TCA)方法，包括其基于最大均值差异(MMD)的距离度量、核矩阵变换以及优化目标，并通过可视化对比展示了TCA在数据分布对齐上的优势。该方法为处理不同分布数据提供了有效解决方案。

科士威传动

丝杆支撑座同轴度如何安装？丝杆支撑座的同轴度是保障传动系统平稳运行的关键，被广泛应用于数控机床、自动化设备、3D打印机等高精度传动系统。如偏心安装会导致丝杆弯曲、振动加剧甚至设备停机。如何在安装环节将同轴度误差控制在微米级？

机器学习-集成学习在机器学习中，直接建立一个高性能的分类器是很困难的但是，如果能找到一系列性能较差的分类器，并把它们集成起来的话，也许就能得到更好的分类器。日常生活中，所谓的民主决策，便是部分的利用了这种想法。譬如选总统，每个人都以自己的考虑，投下自己的一票，但最后由多数人选出的总统，似乎应该好于由一个人指定的总统。

脑电模型实战系列（三）：基于 KNN 的 DEAP 脑电情绪识别 KNN 算法与 Canberra 距离深度剖析（三）🌟 引言：让机器学会“读心术”在前两篇中，我们从 DEAP 数据集的脑波海洋起步，通过 FFT 和频带提取，炼出了 160 维的“情绪指纹”（频带标准差特征）。现在，是时候揭开最后一步的神秘面纱了：分类与预测。

一个没有感情的程序猿

前端实现人体骨架检测与姿态对比：基于 MediaPipe 的完整方案本文将详细介绍如何在纯前端环境下实现计算机视觉人体骨架检测，并通过关节角度计算实现两张图片的姿态对比功能。

基于Stanley算法的自动驾驶车辆路径跟踪控制研究摘要：随着自动驾驶技术的快速发展，车辆路径跟踪控制已成为自动驾驶系统中的关键研究内容之一。针对自动驾驶车辆在已知参考轨迹条件下的路径跟踪问题，本文基于车辆运动学自行车模型，研究并实现了一种基于 Stanley 算法的车辆路径跟踪控制方法。通过构建车辆与参考轨迹之间的横向误差和航向误差模型，利用 Stanley 前轮反馈控制策略，将航向误差项与横向误差引导项相结合，实时计算车辆前轮转角，实现车辆的横向路径跟踪控制。同时，为保证车辆行驶速度的稳定性，设计了基于比例控制的纵向速度控制器，使车辆速度能够平稳跟踪

机器学习-线性判别函数简单来说这节就是线性分类器，从基于概率密度估计的分类器设计到直接基于样本的直接分类器设计；首先选定判别函数类和一定的目标，利用样本集确定出函数类中的某些未知参数，使所选的准则最好。

老蒋新思维

创客匠人推演：当知识IP成为“数字心智”的架构师——论下一代认知服务的形态我们正站在一个认知革命的边缘。知识服务的对象，正在从纯粹的“人类心智”，演变为 “人类-AI混合增强心智” 。用户不再只是一个学习者，而是一个携带并训练着多个AI智能体的“数字心智综合体”。在这一变革下，知识IP的角色将发生根本性跃迁：从知识的传授者，进化为用户个人数字心智的架构师与训练师。创客匠人体系中关于“AI作为基础设施”、“数据作为核心”的论断，在此视角下获得了更具颠覆性的解读。