〖ChatGPT实践指南 - 零基础扫盲篇⑦〗- 基于 Python 实现的 OpenAI-Library 的简单使用
该章节我们呢来学习一下 OpenAI-Library 的使用，OpenAI-Library 是 OpenAI 官方给我们提供的各种开发语言的库，供我们使用。在前面的章节中，我们演示的 “Demo-宠物名字生成器” 这个案例就是 nodejs 来调用的OpenAI 的 API。接下来，我们再看一下 P
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学习笔记：基于Transformer的时间序列预测模型
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大数据分析案例-基于XGBoost算法构建居民收入分类预测模型
本项目通过分析加州大学机器学习存储库中的收入分类数据集，找出影响收入的主要因素，最后使用机器学习算法构建收入分类预测模型。本项目是一个二分类问题。本次实验我们分析了美国加州地区的收入数据集，我们发现该地区主要以白人、男性、收入
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通过Python的PIL库进行图像的过滤
ImageFilter是Python图像处理库PIL中的一个类，提供了一些常用的图像滤波器。它可以用来对图像进行模糊、边缘检测等处理。
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散点图（Scatter Plot）是一种常用的数据可视化方式，用于展示两个变量之间的关系。Matplotlib提供了丰富的功能来绘制散点图，并可以根据需求进行自定义和调整。在Matplotlib中，可以使用scatter()函数来绘制散点图。该函数接受两个参数，分别是x和y，表示散点图中各个点的横坐
Python opencv进行圆形识别（圆检测）
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【深度强化学习】(5) DDPG 模型解析，附Pytorch完整代码
深度确定性策略梯度算法 (Deterministic Policy Gradient，DDPG)。DDPG 算法使用演员-评论家（Actor-Critic）算法作为其基本框架，采用深度神经网络作为策略网络和动作值函数的近似，使用随机梯度法训练策略网络和价值网络模型中的参数。DDPG 算法架构中使用双
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机器学习：基于PCA对人脸识别数据降维并建立KNN模型检验
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，通过线性变换将高维数据映射到低维空间，同时尽量保留原始数据的信息。PCA的主要思想是将原始数据的各个特征进行线性组合，使得新特征能够最大程度地保留原始数据的方差，从而达到降维的目的。
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机器学习：基于逻辑回归（Logistic Regression）对股票客户流失预测分析
逻辑回归（Logistic Regression）是一种二分类的监督学习算法，用于预测样本的概率属于某一类别的概率。相比于线性回归，逻辑回归可以更好地处理分类问题。
神经网络——Python实现BP神经网络算法（理论+例子+程序）
一、基于BP算法的多层感知器模型采用BP算法的多层感知器是至今为止应用最广泛的神经网络，在多层感知器的应用中，以图3-15所示的单隐层网络的应用最为普遍。一般习惯将单隐层前馈网称为三层感知器，所谓三层包括了输入层、隐层和输出层。算法最终结果采用梯度下降法，具体详细过程此处就省略了！二、BP算法的程序
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【数据分析之道-基础知识(十)】Lambda函数
Python 中的 lambda 是一个匿名函数，它可以在一行代码中定义简单的函数。Lambda 表达式通常用于需要传递函数作为参数的场合，可以使代码更加简洁和易读。
