Spark-机器学习（6）分类学习之支持向量机
今天的文章，我们来学习分类学习之支持向量机，并带来简单案例，学习用法。希望大家能有所收获。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
Spark-机器学习（5）分类学习之朴素贝叶斯算法
今天的文章，我们来学习分类学习之朴素贝叶斯算法，并带来简单案例，学习用法。希望大家能有所收获。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
自动化机器学习流水线：基于Spring Boot与AI机器学习技术的融合探索
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【机器学习】机器学习：人工智能中实现自动化决策与精细优化的核心驱动力
在当今这个数据驱动的时代，人工智能（AI）已经渗透到了我们生活的方方面面，而机器学习则是实现AI功能的核心驱动力。它不仅在自动化决策中发挥着至关重要的作用，更是推动AI系统进行精细优化的关键因素。机器学习使计算机系统能够从海量的数据中提取有价值的信息和模式，进而做出准确的预测和决策，极大地提高了AI
【机器学习】 人工智能和机器学习辅助决策在空战中的未来选择
人工智能和机器学习辅助决策在空战中的未来选择
时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南
我在本文中我们将EDA总结为六个步骤:描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解、滞后分析。
使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
在机器学习中，L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。
10个使用NumPy就可以进行的图像处理步骤
本文将介绍10个使用使用NumPy就可以进行的图像处理步骤，虽然有更强大的图像处理库，但是这些简单的方法可以让我们更加熟练的掌握NumPy的操作。
贝叶斯推理导论：如何在‘任何试验之前绝对一无所知’的情况下计算概率
本文将进一步探讨如何通过匹配覆盖率来证明客观贝叶斯分析的先验;重新审视贝叶斯和拉普拉斯研究过的问题，看看如何用更现代的方法来解决这些问题。
通过学习曲线识别过拟合和欠拟合
本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。
常用的时间序列分析方法总结和代码示例
在本文中将在分析时间序列时使用的常见的处理方法。这些方法可以帮助你获得有关数据本身的见解，为建模做好准备并且可以得出一些初步结论。
Barnes-Hut t-SNE:大规模数据的高效降维算法
Barnes-Hut t-SNE优化了原始 t-SNE 算法的计算效率，使其能够在实际应用中更为广泛地使用。
掌握时间序列特征工程：常用特征总结与 Feature-engine 的应用
本文将通过使用feature-engine来简化这些特征的提取
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
GPT-4引领AI新纪元，Claude3、Gemini、Sora能否跟上步伐？
1.（实操演练）最新超强模型Claude3使用讲解2.OpenAI新模型-GPT-5介绍3.（实操演练）谷歌新模型-Gemini使用讲解4.Meta新模型-LLama35.（实操演练）阿里巴巴-通义千问6.（实操演练）科大讯飞-星火认知7.（实操演练）百度-文心一言8.（实操演练）MoonshotA
【快速入门】SwanLab-开源AI训练可视化工具
SwanLab是一款完全开源免费的机器学习日志跟踪与实验管理工具，为人工智能研究者打造。有以下特点：基于一个名为swanlab的python库可以帮助您在机器学习实验中记录超参数、训练日志和可视化结果能够自动记录logging、系统硬件、环境配置（如用了什么型号的显卡、Python版本是多少等等）可
当前爆火的：ChatGPT4、Claude3、Gemini、Sora、GPTs及AI领域中的集中大模型的最新技术
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AI智慧医疗：探索机器学习在医疗保健中的应用与进展
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[机器学习]人工智能为小米智架保驾护航
人工智能和机器学习技术的应用将为小米汽车工厂带来巨大的影响，不仅将推动汽车制造业的技术创新和发展，还将提升企业的竞争力和可持续发展能力。随着科技的不断进步和创新，相信小米汽车工厂将成为汽车制造业的领军企业，为未来智能出行的发展做出重要贡献。如果你有30w你会选择什么车呢🤔小爱同学：当然会无条件选择
【人工智能高频面试题--基本篇】
老师，我太想进步了！
