机器学习

109~111集成学习注意，随机森林在能选的所有特征重，每一次训练随机选部分特征作为这次训练的特征集

【Python机器学习】主成分分析(PCA)：高维数据的“瘦身术“目录1. 引言：从数据爆炸到维度诅咒2. 高维数据的困境：维数灾难的深层理解2.1 维数灾难的数学根源

ADVANCE Day33@浙大疏锦行核心目标：涉及知识点：场景类比：场景描述：神经网络对数据非常敏感。任务：场景描述：我们要搭建一个简单的 MLP (多层感知机) 来处理 Iris 分类。输入是 4 个特征，输出是 3 个类别。中间加一层隐藏层（比如 10 个神经元）和激活函数。

重生之我要成为代码大佬

深度学习1-安装pytorch（无独立显卡版本）自学深度学习，大多是跟着各种博客和教程一步步走下来的，我也会把我遇到的问题和可能遇到的一些思考加进来，也是新手，期待请教和交流。

烟锁池塘柳0

一文总结模型压缩技术：剪枝、量化与蒸馏的原理、实践与工程思考博客：https://yangdanyang.blog.csdn.net/ 创作方向：模型压缩技术年度总结 & 工程实践经验

鲨莎分不晴

拯救暗淡图像：深度解析直方图均衡化（原理、公式与计算）你是否遇到过一些拍摄出来过于暗淡、或者曝光过度导致细节模糊的照片？在图像处理中，这种现象通常被称为低对比度。而**直方图均衡化（Histogram Equalization, HE）**正是解决这一问题的经典利器。

大数据-200 决策树信息增益详解：信息熵、ID3 选特征与 Python 最佳切分实现决策树最终的优化目标使得叶节点的总不纯度最低，即对应衡量不纯度的指标最低。同时我们知道，全局最优树没有办法简单高效的获得，因此此处我们仍然要以局部最优方法来指导建模过程，并通过优化条件的设置，最终在每一步都是局部最优的条件下逐步接近最可能的全局最优解的结果。而在信息熵指数的指导下，决策树生成过程的局部最优条件也非常好理解：即在选取属性测试条件（attribute test condition）对某节点（数据集）进行切分的时候，尽可能选取使得该节点对应的子节点信息熵最小的特征进行切分。换言之，就是要求

人工智能之核心基础机器学习第四章决策树与集成学习基础第四章决策树与集成学习基础决策树就像“20个问题”游戏——通过一系列是/否问题，一步步缩小范围，最终做出判断。

时空的固有脉动：波动方程 ∇²L = (1/c²) ∂²L/∂t² 的第一性原理推导、诠释与验证本文旨在从张祥前统一场论的第一性原理出发，严格推导并诠释描述时空本身波动性的核心方程——三维波动方程 ∇²L = (1/c²) ∂²L/∂t²。论文首先阐述理论的基石公设“时空同一化”（R = Ct），即时间本质是空间以光速运动的度量。基于此，通过引入描述空间局部扰动状态的物理量 L(R, t)，并运用微分几何与链式法则，我们必然地导出了该波动方程。推导过程揭示了方程三项的深刻物理意义：拉普拉斯算符 ∇² 充当“宇宙褶皱检测器”，度量空间的弯曲程度；时间二阶导数 ∂²/∂t² 作为“时空高速摄影机”，捕捉

TD(λ)，资格迹（Eligibility Traces）与时序差分学习的统一TD(λ) 是时序差分学习与资格迹结合的统一算法，通过参数 λ ∈ [ 0 , 1 ] λ∈[0,1] λ∈[0,1] 实现单步 TD(0) 与蒙特卡洛方法的连续插值。它提供两种等价的实现视角：前向视图（理论分析）和后向视图（在线实现）。

matlab代编程序机器学习通信仿真python神经网络图像处理优化算法# Matlab/Python 程序定制代编（机器学习/通信仿真/神经网络/图像处理/优化算法）你需要的是**Matlab程序代编**与**Python定制开发**，聚焦机器学习、通信仿真、神经网络、图像处理、优化算法五大核心场景，以下内容明确全场景服务范围、技术实现、典型案例及交付保障，满足课程设计、毕业设计、科研项目、小型工程应用等各类需求。 ## 一、核心服务范围（分工具+分场景精准覆盖） ### （一） Matlab 程序代编（主打仿真计算与工程实现） Matlab专注数值仿真、可视化呈现，完

chasemydreamidea

L2 书生大模型强化学习 RL 实践本文带你使用xturner，在gsm8k数据集上使用GRPO算法进行对于InternLM的训练RLVR是大模型训练的重要组成部分，包含监督微调（SFT），建立奖励模型（RM）和强化学习（RL）。其中强化学习阶段主要使用PPO,DPO和GRPO三种算法进行优化。

郝学胜-神的一滴

机器学习数据工程之基石：论数据集划分之道与sklearn实践夫机器学习之成，首在数据；数据之用，贵在划分。若划分失当，则模型如盲人摸象，或过拟合而失泛化，或欠拟合而难精进。故曰：“工欲善其事，必先利其器；器欲尽其用，必先明其法。” 今撰此文，详述数据集划分之要义，并辅以scikit-learn（sklearn）之利器，以飨读者。

项目设计与开发：智慧校园食堂系统项目演示https://www.bilibili.com/video/BV1DdBvBLEKU/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.clickhttps://www.bilibili.com/video/BV1DdBvBLEKU/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click

不错就是对

【Agent-lightning】 - 1_环境搭建源代码仓库：agent-lightning 源代码仓库论文链接：Agent Lightning 论文个人代码仓库：agent-lightning 个人仓库

未来之窗软件服务

幽冥大陆(八十七 ) 水果识别在线检测模型netron —东方仙盟练气期在深度学习的江湖中，ncnn 犹如一个隐世的东方仙盟，以其独特的 "内功心法" 和 "神兵利器"，在终端设备的深度学习推理领域占据一席之地。作为腾讯开源的高性能神经网络前向计算框架，ncnn 就像仙盟中修炼多年的高手，凭借轻量、高效、跨平台等特性，成为终端部署的不二之选。

HyperAI超神经

在线教程丨 David Baker 团队开源 RFdiffusion3，实现全原子蛋白质设计的生成式突破近年来，利用生成式深度学习方法在新功能蛋白质设计方面取得了显著进展。目前包括 RFdiffusion（RFD1）和 BindCraft 在内的大多数方法，均采用氨基酸残基水平的蛋白质表示，已能够成功设计蛋白质单体、组装体以及蛋白质-蛋白质相互作用体系，但其分辨率仍不足以精确设计与非蛋白质组分（如小分子配体与核酸）发生特异性侧链相互作用的结构。

阿正的梦工坊

Kronecker积详解你好！今天我们来聊一个听起来有点高大上，但其实超级有趣的数学工具——Kronecker积（Kronecker Product）。它常出现在深度学习、量子计算、信号处理等领域，但别担心，这篇文章完全面向小白，我们用最通俗的语言、类比和例子一步步讲清楚。读完后，你会觉得它就像乐高积木一样简单好玩！

手揽回忆怎么睡

Streamlit学习实战教程级，一个交互式的机器学习实验平台！用户可以像玩游戏一样，在浏览器里随意切换数据集、切换分类器、调整模型参数，然后立刻看到准确率和数据在二维空间的可视化散点图。短短 80 多行代码，就做出了一个小型的“机器学习模型对比工具”，特别适合教学、演示或快速实验。太强大了！

ADVANCE Day32@浙大疏锦行核心目标：打破“遇到问题只会被动搜索”的习惯，掌握主动查阅文档的技能。我们不再机械地敲代码，而是通过模拟“遇到新库 -> 查文档 -> 写代码”的真实流程，训练你的自学能力。