集成学习以及随机森林介绍-爱代码爱编程
一、集成学习简介 1.什么是集成学习？ 集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习方法，通过将多个弱学习器（weak learner）组合在一起来构建一个更强大的学习器（strong learner）。
贝叶斯定理在信息科学中的应用-爱代码爱编程
贝叶斯定理是一种极为有用的概率论公式，它能够用来计算给定某些已知条件下，某个事件发生的概率。在信息科学中，贝叶斯定理被广泛应用于机器学习、自然语言处理和数据挖掘等领域。本文将讨论贝叶斯定理的原理和其在信息科学中的具体应用。 贝叶斯定理简介 贝叶斯定理是指在已知某个假设的前提下，通过已知的事实来推断结果的概率。具体而言，假设H表示某一个假设，证据E表示我
python绘图工具matpoltlib的常用操作-爱代码爱编程
目录 1.matplotlib概述2.风格设置3.条形图4.盒图5.直方图和散点图6.3D图7.pie图和布局8.Pandas与sklearn结合实例 1.matplotlib概述 Matpl
数学建模的初阶-快速上手-爱代码爱编程
目录 第一步：明确问题 第二步：选择建模方法 第三步：收集数据 第四步：构建数学模型 第五步：模型验证与评估 数学建模软件推荐 统计模型 (1) 线性回归模型 (2) 逻辑回归模型 (3) 时间序列模型 优化模型 (1) 线性规划 (2) 非线性规划 (3) 整数规划 模拟模型 (1) 蒙特卡罗模拟 (
深度学习的自学笔记-2-爱代码爱编程
学习内容： 将AlexNet转换至paddle并成功运行、学习了VGGNet并了解到感受野、将VGGNet在paddle上运行。 对整个流程的感受： 加载数据集，datasets.ImageFolder函数加载数据集，再配合DataLoader可以对数据集进行打乱操作，同时得到数据集的迭代器以遍历所有的数据。实例化模型，给定对应的参数
diffusion model 深入剖析-爱代码爱编程
Diffusion Model 深入剖析 最近AI生成艺术领域非常火热，从 Midjourney 到 Stable Diffusion，不管你是绘画高手还是艺术小白，只要输入想要绘制内容的描述或者基础图像，就可以生成富有
机器学习面经-爱代码爱编程
目录 1、使用机器学习模型时，一般怎么处理数据集？When using machine learning models, how do you generally handle data sets? 2、监督学习和无监督学习的区别？What is the difference between supervised machine learning
6步，从零实现机器学习算法-爱代码爱编程
本文以感知器为例，介绍了从零实现机器学习方法的具体步骤以及重要性。 从头开始写机器学习算法能够获得很多经验。当你最终完成时，你会惊喜万分，而且你明白这背后究竟发生了什么。 有些算法比较复杂，我们不从简单的算法开始，而是要从非常简单的算法开始，比如单层感知器。 本文以感知器为例，通过以下 6 个步骤引导你从头开始写算法： 1）对算法有基本的了解
python实现取行数据（例如10行，取出不同的9行组合，第一次不要第一行，第二次不要第二行........第三次不要第三行）-爱代码爱编程
问题： 有很多数据，比如100个数据，每次取出99个，还不是随机取99个，依次取数据，比如0,1,2,3,…,100行，第一次取出1,2,…,100行，第二次取出0,2,3,…,100,第三次取出0,1,3,…,100,依次
搜索系统【处理流程，意图识别，实体识别，属性对齐】-爱代码爱编程
整个处理步骤 一、Query预处理后，进行实体识别，根据权重信息计算得分，排序，重排，得到结果， 例如搜索词：，处理流程如下：zhongguanchun上个月天气情况 1．query预处理，修正文本内容，包含拼音转汉字，停用
融合改进sine混沌映射的新型粒子群优化算法(nipso)-附代码-爱代码爱编程
融合改进Sine混沌映射的新型粒子群优化算法(NIPSO) 文章目录 融合改进Sine混沌映射的新型粒子群优化算法(NIPSO)1.粒子群优化算法2. 改进粒子群优化算法2.1 改进的 Sine 混沌映射2.
图增强聚类网络【graphaugmentationclusteringnetwork】-爱代码爱编程
02_GraphAugmentationClusteringNetwork Title：图增强聚类网络 Abstract 现存方法的缺点：极大的依赖于原始图的质量解决方法：图增强聚类，自适应的增强原始图来实现更好地聚类效果具体方法： 合并节点属性与拓扑图结构信息，学习潜在的特征表示在嵌入空间中探索局部几何结构信息构建邻接图使用自适应图图增强
时间序列 自回归差分移动平均模型 arima-爱代码爱编程
目录 前言 一、ARIMA是什么？ 二、ARIMA的优点和缺点 三、ARIMA的应用场景 四、构建ARIMA模型的注意事项 五、ARIMA模型的实现类库 六、ARIMA模型的评价指标 七、类库statsmodels实现ARIMA的例子 总结 前言 时间序列是在时间点上形成的数值序列，时间序列预测是通过观察历史数据预测未来的值。
路径规划算法：基于回溯搜索优化的路径规划算法- 附代码-爱代码爱编程
路径规划算法：基于回溯搜索优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法：基于回溯搜索优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.
路径规划算法：基于花授粉优化的路径规划算法- 附代码-爱代码爱编程
路径规划算法：基于花授粉优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法：基于花授粉优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.MA
路径规划算法：基于果蝇优化的路径规划算法- 附代码-爱代码爱编程
路径规划算法：基于果蝇优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法：基于果蝇优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.MATL
路径规划算法：基于猫群优化的路径规划算法- 附代码-爱代码爱编程
路径规划算法：基于猫群优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法：基于猫群优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.MATL
路径规划算法：基于鸡群优化的路径规划算法- 附代码-爱代码爱编程
路径规划算法：基于鸡群优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法：基于鸡群优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.MATL
回归决策树的介绍-爱代码爱编程
一、回归决策树的介绍 1.什么是回归决策树 回归决策树（Regression Decision Tree）是一种决策树算法，用于解决回归问题。与传统的分类决策树不同，回归决策树的目标是预测连续数值型的输出，而不是离散的类