置信区间与预测区间：数据科学中的不确定性量化技术深度解读
本文深入探讨了统计学中两个常见但容易混淆的不确定性量化工具：置信区间和预测区间。
机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎
大语言模型是一种通过深度学习技术训练的神经网络模型，旨在理解、生成和操作自然语言。这些模型通常基于 Transformer 架构，通过大规模数据训练生成高维语义表示。
【AI知识点】启发式算法（Heuristic Algorithms）
启发式算法（Heuristic Algorithms） 是一种基于经验、直觉和局部优化的求解问题的算法，尤其适用于解决计算复杂度高、规模庞大的问题。它们通过简化问题、局部搜索和快速近似，提供了一种在短时间内获得“足够好”解的途径。虽然启发式算法无法保证全局最优解，但它们在实际应用中广泛使用，特别是在
计算一个简单AI模型——从线性回归到实际应用
篇文章将带你走进AI的世界，介绍一个简单的机器学习模型——线性回归，并且手把手教你如何在纸上计算一个简单的AI。你将从实际的例子开始，逐步理解机器学习背后的思维方式，掌握如何利用数据进行预测。
【pyspark学习从入门到精通18】机器学习库_1
在最顶层，该包公开了三个主要的抽象类：转换器（Transformer）、估计器（Estimator）和管道（Pipeline）。我们将很快用一些简短的例子解释每一个。我们将在本章的最后一节提供一些模型的更具体的例子。
【机器学习】特征工程、降维与超参数调优：提升机器学习模型表现的三大核心技术
花萼长度（sepal length）花萼宽度（sepal width）花瓣长度（petal length）花瓣宽度（petal width）目标是预测花卉的品种特征工程、降维和超参数调优是提升机器学习模型性能的三大关键技术。特征工程通过提取、转换和选择重要特征，为模型提供更有意义的数据；降维通过减少
【SSL-RL】基于好奇心驱动的自监督探索机制（ICM算法）
Intrinsic Curiosity Module (ICM) 是一种用于强化学习的内在奖励机制，旨在解决传统强化学习中在稀疏奖励场景下，智能体难以学习有效策略的问题。该算法由 Deepak Pathak 等人在论文《Curiosity-driven Exploration by Self-sup
一份写给数据工程师的 Polars 迁移指南：将 Pandas 速度提升 20 倍代码重构实践
Polars作为现代化的数据处理框架，通过先进的工程实践和算法优化，为数据科学工作者提供了高效的数据处理工具。在从Pandas迁移时，理解这些核心概念和最佳实践将有助于充分发挥Polars的性能优势。
机器学习和神经网络对安全的意味着什么 ？？
神经网络是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型，是机器学习的一种形式，它通过模拟人类神经网络的结构和功能，由大量神经元构成复杂的神经网络，模拟神经元的刺激和抑制过程，最终完成复杂运算。总的来说，机器学习和神经网络的研究与传统物理学之间的关系是密切的，这种关系主要体现在统计物理的应用、优化
机器学习和深度学习中的logit
logit 值是模型在最后一层的原始输出值，未经过激活函数处理。例如，本例中的 logit 值为0.50.342.410.50.342.41。logit 值可以通过Softmax 函数转换为概率分布，用于分类任务。通过计算，最终概率分布为0.1160.0990.7850.1160.0990.785，
【机器学习】K近邻算法
K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单但非常实用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。KNN 基于相似性度量（如欧几里得距离）来进行预测，核心思想是给定一个样本，找到与其最接近的 K 个邻居，根据这些邻居的类别或特征对该样本进行分类或预测。
Scikit-learn Pipeline完全指南:高效构建机器学习工作流
在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。
丹摩征文活动 | SD3+ComfyUI模型图文部署：AI工程师的实践与探索
在丹摩智算平台上部署SD3+ComfyUI图文模型的过程中，我感受到了极高的效率和便捷性，尤其是在处理图文生成任务时表现尤为出色。作为一名AI工程师，我对平台的计算能力和操作简便性有着严格的要求，而丹摩智算正好满足了这些需求。丹摩智算平台的界面用户友好，功能布局合理，使得整个部署过程非常直观。即使是
乌班图服务器24.04安装英伟达显卡4090驱动，并使用Ollama安装qwen2.5:32b大模型
然后，你要确保你的系统软件包是最新的，避免出现兼容性问题。
自动驾驶系统研发系列—智能驾驶新高度：解析ESS驾驶员转向辅助系统
ESS是一种智能驾驶辅助功能，专注于在紧急情况下辅助驾驶员转向，避让前方车辆或行人。该功能的核心作用是当车辆行驶过程中检测到追尾风险，并且驾驶员有转向避让动作时，ESS系统会计算最佳转向轨迹，协助驾驶员将车辆引导至安全位置。ESS功能主要支持当前车道内的同向运动目标（如车辆或行人），但对于横穿目标或
手搓人工智能—聚类分析（下）谱系聚类与K-mean聚类
所谓聚类分析就是根据某种原则，将样本或数据集划为若干个“有意义“的子集，称为——无监督学习
《线性代数》学习笔记
直观上就是，如果第三个向量的直线掉在前面两条向量张成的平面，那么就线性相关，否则是线性无关的。就是用前面确定线性无关的两个列向量a和b，组成议程ax+by=c是否有解，如果有解。如何判断有解，用消元法。求解这样的方程，先把它转换成行阶梯式，而且每一个主元上面对应的系数是0。什么是基础解系，就是其它解
机器学习极简史
机器学习极简史，包括推理期、知识期、符号主义、连接主义。
AI大模型与4大策略，打造智能客服机器人问题解决新高度
在数字化浪潮中，智能客服机器人正重塑企业与客户间的互动模式。然而，衡量智能客服机器人的价值并非易事。我们先看影响智能客服机器人运营成本的几个关键指标：处理率、解决率、费力度。其中费力度，则是指衡量用户解决问题所需付出的努力，而解决率指的是在自动化流程中，智能客服机器人独立完成任务的能力，可见处理率虽
