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机器学习
机器学习1
两个变量的线性回归模型,建议使用plotly进行绘图。
2023-07-18 19:04
阅读数 43
机器学习之生成式模型与判别式模型的区别
根本区别在于是否计算了联合分布PXY和是否比较了模型输出的概率大小.
2023-07-18 16:43
阅读数 23
机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)
包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。
2023-07-18 16:29
阅读数 38
探索 Scikit-learn:Python 机器学习初级篇
Scikit-learn 是 Python 中最著名的机器学习库之一,它提供了大量实用的机器学习算法以及相关的工具,可以方便我们进行数据挖掘和数据分析。在这篇文章中,我们将介绍 Scikit-learn 的基本使用,包括如何导入数据、预处理数据、选择和训练模型,以及评估模型的性能。
2023-07-18 11:19
阅读数 34
只需一个提示词解除GPT-4的字符限制!
ChatGPT的内存有限,GPT-3.5-turbo的限制为4897个令牌,而GPT-4的最大限制为8192。如果您在使用GPT-4进行聊天时超过8192个令牌(约6827个单词),它就会开始遗忘。我想出了一种新的技巧,可以轻松将对话扩展10倍。这种技巧不会将对话中的每个字都保存到内存中。出现...
2023-07-16 15:29
阅读数 155
吴恩达机器学习2022-Jupyter-用scikitlearn实现逻辑回归
下面的代码导入了 scikit-learn 的 Logit模型模型。您可以通过调用 fit 函数将此模型适合于训练数据。使用 scikit-learn 培训 Logit模型模型。您可以通过调用 score 函数来计算这个模型的精度。通过调用预测函数,您可以看到这个模型所做的预测。
2023-07-14 17:03
阅读数 46
吴恩达机器学习2022-Jupyter-用scikitlearn实现线性回归
有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包,叫做 scikit-learn。本工具包包含您将在本课程中使用的许多算法的实现。
2023-07-13 15:50
阅读数 62
神经网络:正则化
通过在损失函数中添加正则化项,可以限制模型参数的取值范围,使其偏好较小的权重值,从而达到控制模型复杂度的目的。正则化在计算机视觉中的作用是控制模型的复杂度,减少过拟合,提高模型的泛化能力。w)为模型的预测输出,w为模型参数,λ为正则化系数,||w||2为L2范数。正则化通过在损失函数中添加额外...
2023-06-21 23:45
阅读数 30
自动驾驶数据融合
在自动驾驶感知系统中,一个目标(例如其他车辆或行人)的信息一般来自多个不同的传感器,如 LiDAR(激光雷达)、相机、毫米波雷达等。这些传感器提供的数据需要通过传感器融合技术进行整合,以得到目标的详细状态,包括位置、大小、朝向、速度以及其在图像或点云中的边界框(Bounding Box,简称B...
2023-06-20 14:16
阅读数 15
为何AI无法完全理解人类情感?GPT-4能否理解人类的情绪?
在科幻小说和电影里,我们经常看到超级AI人工智能机器人可以理解、感知甚至模拟人类的情感,但在现实世界中,我们距离这个目标还有一段相当长的距离,即使是强大的GPT-4甚至未来的GPT-5。过高夸大AI的体验和性能,往往并不利于科技的发展,元宇宙的教训近在眼前。文章参考:元宇宙败局启示录,数字化要...
2023-05-25 11:09
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