为什么小批量会可以使模型获得更大的泛化
批大小是机器学习中重要的超参数之一。这个超参数定义了在更新内部模型参数之前要处理的样本数量。
Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解
该算法的核心思想：不标记样本的类别，由距离其最近的K个邻居投票来决定，所以K值的选择比较关键该算法的原理：计算待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离，取距离最近的k个样本。待标记的数据样本所属的类别，就由这k个距离最近的样本投票产生。但在实际运用中，我们应该如何判断K的取值那？
Python-机器学习（一）-线性回归
线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量），线性回归通常可以应用在股价预测、营收预测、广告效果预测、销售业绩预测当中。如我们现在有10行2列数据，第一列是身高，第二列是体重，通常做法：将原始数据切分时，将原始数据的80%作为训练数据
TX2安装jetson_csi_cam
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服务机器人分类和发展趋势分析
前言 很多年前，就曾有人预言机器人将取代人类工作，随着Ai技术的发展，机器人产业链的升级，机器人取代人类完成高频重复的工作正在进行中，可技术瓶颈，场景落地始终是个难题。中国服务器机器人投资热度在2017-2018年达到了顶峰，2019年开始逐步回落，在新能源、区块链、元宇宙的光芒下，显得黯淡了一些
Pytorch 常见运算（mul、mm、dot、mv）
Pytorch 常见运算1.矩阵与标量2.哈达玛积（mul）3.矩阵乘法4.幂与开方5.对数运算6.近似值运算7.剪裁运算1.矩阵与标量矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。import torcha = torch.tensor([1,2])print(a+1)>>> tenso
数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差
variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。
Error in select(., cyl, mpg) : unused arguments (cyl, mpg)
Error in select(., cyl, mpg) : unused arguments (cyl, mpg)目录Error in select(., cyl, mpg) : unused arguments (cyl, mpg)问题：解决：完整错误：问题：#由于来自MASS包的select（
EE4408: Machine Learning:
#########update to Lec 10##########################目录EE4408: Machine Learning:Lecture1Types of machine learningProbability ReviewLecture 2Graphical Mo
使用Pandas melt()重塑DataFrame
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。 在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。
硬核，机器人只需5秒就跟踪上了爱心曲线
本文基于差速轮式机器人模型做一个运动学应用，即控制机器人两轮的速度差，使机器人快速跟踪上给定曲线，提供仿真代码和实车演示！广泛应用于智能车竞赛、学术研究等。
Birch算法介绍
目录前言一、Birch算法基本思想二、聚类特征CF和CF 树1.聚类特征CF2.CF tree3.CF tree 的生成三、Birch算法流程1.birch算法的优化2.算法优缺点四、算法实验实例1、研究不指定簇数的情况下，Birch算法的聚类情况2、研究聚类簇数对Birch算法的影响3、研究CF半
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换个新头像（解决彩色图亮度不均衡）
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照片性别反转大挑战，安能辨我是雄雌，PaddleGAN开源项目使用 | 机器学习
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