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大模型-7种大模型微调方法上大模型-7种大模型微调方法上 1、LoRA 2、QLoRA 3、适配器调整（Adapter Tuning） 4、前缀调整（Prefix Tuning） 5、提示调整（Prompt Tuning） 6、P-Tuning 7、P-Tuning v2

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如何解决 pip install -r requirements.txt 子目录可编辑安装缺少 pyproject.toml 问题在日常使用 PyCharm 进行 Python 开发时，我们经常会在执行 pip install 或 pip install -r requirements.txt 时遇到各种诡异的安装错误。尤其是在新版 Python 3.12+ 与 pip 24+ 环境下，子目录可编辑安装缺少 pyproject.toml 这个错误成为开发者的噩梦。

sk09.【scikit-learn基础】--『无监督学习』之K均值聚类聚类是机器学习中常见的一类问题，它通过样本的近似度将样本聚为一定的类别。本文先介绍聚类问题是什么，聚类的意义，然后通过层次聚类来讲解聚类算法是什么。通过本文，可以初步认识什么是聚类，什么是聚类算法，以及聚类的难点

sk08.【scikit-learn基础】--『监督学习』之K近邻算法K 近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）是一种简单且常用的分类和回归算法。

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机器学习：逻辑回归逻辑回归，虽然名字中含有“回归”，但确是一种“分类”算法，其通常用于解决二分类问题。主要的思想为：在线性回归的基础上，拟合出来的值经过sigmoid函数映射为概率。 s i g m o i d = 1 1 + e − w T x + b sigmoid=\frac{1}{1+e^{-{\rm{w^Tx}+b}}} sigmoid=1+e−wTx+b1 其中， w T x + b \rm{w^Tx+b} wTx+b为一个线性函数 s i g m o i d sigmoid sigmoid函数将这个线性函数的

小杰深度学习（four）——神经网络可解释性、欠拟合、过拟合神经网络的可解释性是指神经网络中每个决策或预测的可解释性。神经网络是一种黑箱模型，其决策或预测的结果往往难以解释。因此，可解释性是神经网络中的一个重要问题，它有助于助理解神经网络的行为，发现网络中的问题，并提高网络的可靠性和可信度。

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如何解决 pip install 安装报错 ImportError: cannot import name ‘xxx’ from ‘yyy’ 问题在开发过程中，使用pip install安装Python库时，可能会遇到各种错误，其中ImportError: cannot import name 'xxx' from 'yyy'是常见的一种。这种错误通常发生在PyCharm控制台中，给开发者带来了很多困扰。本文将通过详细的解决方案，帮助开发者排查和修复这个问题。我们将逐步介绍不同的可能原因，并提供解决方法，确保你能够顺利解决这一问题，提高开发效率。

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桌面预测类开发，桌面%性别，姓名预测%系统开发，基于python,scikit-learn机器学习算法(sklearn）实现，分类算法，CSV无数据库经验心得这一个也是和信号识别的那个项目demo一样。桌面很常用的开发框架tkinter,在没有pyqt之前一直用着，帮客户修改一下代码。人工智能应用开发套路还是一样，从csv获取数据集，进行数据集清洗去重等操作，完成数据清洗就可以构造模型进行模型fit了，最后模型预测评估调优。

sk07.【scikit-learn基础】--『监督学习』之支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。

sk06.【scikit-learn基础】--『监督学习』之决策树决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。决策树通过树状结构来表示决策过程，每个内部节点代表一个特征或属性的测试，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类别或值。

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深入理解 Scikit-learn：Python 中最常用的机器学习库Scikit-learn 是 Python 中最广泛使用的机器学习库之一。它涵盖了从数据预处理、模型选择、评估到结果可视化等各个环节。无论你是机器学习新手还是经验丰富的数据科学家，Scikit-learn 都能提供一个简洁、高效的开发环境。

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如何解决 pip install 安装报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘flax’ 问题在 Python 开发中，使用 pip install 命令时遇到安装报错，尤其是 ModuleNotFoundError: No module named 'flax' 错误，是一个相当常见的问题。这通常是由于各种因素导致的，例如包未安装、包名错误、Python 环境问题等。在这篇博客中，我们将详细探讨如何解决这个问题，列出多种可能的解决方案，并通过具体的案例来帮助开发者更好地排查和修复这个问题。

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一文掌握Flask：从基础使用到高级应用Flask是一个轻量级的Python Web框架，它基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2模板引擎构建。Flask被设计为可扩展和灵活的框架，它不强制要求特定的项目结构或依赖组件，这使得开发者可以根据项目需求灵活选择组件和架构。Flask的"微框架"并不意味着功能欠缺，而是指其核心保持简单且易于扩展，允许开发者自由选择数据库、认证方式等其他组件。

MinMaxScaler Scikit-learn sparkml 稀疏向量以一列3个值数据(1,2,3)为例:X_min = min(1, 2, 3) = 1 X_max = max(1, 2, 3) = 3

小杰机器学习（seven）——贝叶斯分类贝叶斯算法是基于贝叶斯公式的，其公式为：先验概率是指在观察到任何数据或证据之前，我们对某件事情发生的初始信念或概率估计。它是根据以往的经验、知识或者假设来确定的。先验概率反映了我们对未知参数或假设的先验知识。

支持向量机 SVM 预测人脸数据集时数据是否标准化的对比差异可以看出数据标准后的预测效果明显好于未进行数据标准化绿色为预测正确，红色为预测错误绿色为预测正确，红色为预测错误

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机器学习介绍机器学习介绍机器学习是人工智能的重要分支，它让计算机能像人类一样 “学习”。从定义看，对于给定任务 T，在合理性能度量方案 P 下，计算机程序可自主学习任务 T 的经验 E，且随着优质、大量经验 E 的积累，程序对任务 T 的性能会逐步提升。简单来说，就是计算机通过不断执行任务、积累经验，实现性能的优化。