【人工智能环境搭建】Win11+WSl2+Ubuntu+CUDA+cuDNN+Pytorch搭建教程
作为一名科班研究生，在科研环境方面踩了很多坑，历时两天终于搭建成功环境，借此契机想将其中的坑之处与大家分享，帮助刚入门的小白避免一些坑。下面就开是我们今天的教程吧！本次教程版本：Win11、WSL2、Ubuntu22.04、CUDA12.4、cuDNN8.9.7、Pytorch2.4.1、pytho
Navicat for MySQL 11软件下载及安装教程
有目共睹的是数据库连接和管理：Navicat支持连接到多个主流的数据库系统，如MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等，它提供了直观的界面，让使用者能够轻松连接和管理多个数据库实例，包括创建、修改和删除数据库、表、视图、索引等对象。也就是说数据导入和导出
使用Python和scikit-learn实现支持向量机（SVM）
支持向量机是一种二类分类模型，它的基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，能够将不同类别的数据点分隔开来，并且使得两侧距离最近的数据点（支持向量）到超平面的距离最大化。对于非线性可分的数据集，SVM通过核函数将数据映射到高维空间，使得数据线性可分。# 定义绘制决策边界和支持向量的函数# 确定绘图
Dask库一个神奇处理大数据在python的库
Dask 是一个灵活的并行计算库,旨在处理大规模数据集.它提供了类似于 Pandas 和 NumPy 的数据结构,但能够有效地处理比内存更大的数据集
人工智能|机器学习——强大的 Scikit-learn 可视化让模型说话
使用 utils.discovery.all_displays 查找可用的 API。Sklearn 的可以让你看到哪些类可以使用。Scikit-learn (sklearn) 总是会在新版本中添加 "Display "API，因此这里可以了解你的版本中有哪些可用的 API。
AI机器学习实战|假设对NBA比赛结果进行预测，如何使用机器学习库（如scikit-learn）来构建一个基本的预测模型
AI预测NBA比赛结果的优势在于能够处理和分析大量数据，发现人类难以察觉的模式和趋势，从而提供更加准确的预测。然而，需要注意的是，体育比赛结果受多种因素影响，包括偶然性和不可预测性，因此AI预测并非总是百分之百准确。此外，你可能还需要考虑使用更复杂的模型，如深度学习模型，以及进行模型的交叉验证和超参
如何在 Ubuntu 18.04 上使用 Docker 构建和部署 Flask 应用程序
Docker 是一个开源应用程序，允许管理员使用容器创建、管理、部署和复制应用程序。容器可以被视为一个包，其中包含应用程序在操作系统级别运行所需的依赖关系。这意味着使用 Docker 部署的每个应用程序都存在于自己的环境中，并且其要求是分开处理的。Flask 是一个基于 Python 构建的 Web
政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}
这一篇中，咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证，之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合，这是您逐渐深入机器学习的开始！在本篇中，你将学会使用模型验证来衡量模型的质量。衡量模型质量是不断改进模型的关键。同时，优化你的模型以获得更好的性能。在这一步骤结束时，您将理解欠拟合和过拟合
Scikit-Learn线性回归(一)
线性回归（Linear Regression）是很基础的机器学习算法。回归（Regression）是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量回归是监督学习中的一个重要问题，用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的
如何在spark中使用scikit-learn和tensorflow等第三方python包
这个参数的目的是告诉Spark应用程序在YARN的主节点上使用特定的Python解释器，即./python37/python37/bin/python3.7。这个参数的目的是将名为python37.zip的压缩文件解压到YARN集群节点，并将其路径设置为python37，以供Spark应用程序使用。
快速解决深度学习推理过程cuda或tensorRT推理速度变慢的办法【亲测有效】
如果你在使用CUDA或者TensoRT实现深度学习推理检测过程中发现推理检测的速度很慢，那可以查看本文快速解决深度学习推理过程cuda或tensorRT推理速度变慢的问题
pycharm中安装scikit-learn、scipy报错问题---【降低python版本】
pycharm中scikit-learn报错问题---【降低python版本】
波士顿房价数据集进行数据预处理和模型训练（Python）
根据数据预处理的过程和步骤，对波士顿房价数据集进行数据预处理和模型训练（需要将数据集切分为训练集和测试集）在进行模型训练时进行数据按列归一化、特征规约/特征抽取等数据预处理操作，训练出高分模型后在测试集上进行测试，在测试集上验证准确度。这几天没有更新就是在做这个数据预处理的大作业和其他的大作业。现在
【玩转Scikit-learn】机器学习工程师的浅入深出保姆级学习成长指南+变强规划+入门教程~
《玩转Scikit-learn》，让你早日实现人工智能自由！
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（8）：降维
· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（5）：支持向量机
第五章 支持向量机· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géro
【玩转Scikit-learn】机器学习工程师的浅入深出保姆级学习成长指南+变强规划+入门教程~
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python机器学习_近邻算法_分类Ionosphere电离层数据
本文使用python机器学习库Scikit-learn中的工具，以某网站电离层数据为案例，使用近邻算法进行分类预测。并在训练后使用K折交叉检验进行检验，最后输出预测结果及准确率。过程产生一系列直观的可视化图像。希望文章能够对大家有所帮助。祝大家学习顺利！
机器学习笔记：常用数据集之scikit-learn生成分类和聚类数据集
scikie-learn中用于生成数据集的接口函数统一以'make_'打头，可以生成以下类型的数据集：(1) 分类和聚类数据集; (2) 回归数据集; (3) 流形学习数据集；(4) 降维数据集。 作为本系列的第三篇，本文介绍分类和聚类数据集的生成用的9个接口函数。
