Python机器学习17——极限学习机(ELM)
python实现ELM 的代码，优化ELM的矩阵系数代码。
机器学习中的数学——距离定义（八）：余弦距离（Cosine Distance）
余弦距离(Cosine Distance)也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。nnn维空间中的余弦距离为：cos(x,y)=x⋅y∣x∣⋅∣y∣=
生成式模型与辨别式模型
分类模型可以分为两大类:生成式模型与辨别式模型。本文解释了这两种模型类型之间的区别，并讨论了每种方法的优缺点。
最简单体验TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑机器学习（全代码）
最详细、通俗、简单地带你从0到1实现TinyML第一个项目。基于tensorflowlite、python、esp32的嵌入式机器学习。
Autoware入门到精通
依托Autoware开源无人驾驶系统，带你遨游无人驾驶以下核心模块：建图、定位、感知、规划和运动控制
机器学习强基计划8-2：详细推导多维缩放MDS算法(附Python实现)
多维缩放算法MDS是经典的线性降维技术，其限制样本经过降维映射得到的低维空间中的欧式距离，等价于原始空间。本文详细推导MDS算法，并给出Python实现加深理解
ROS中进行大陆ARS408雷达点云的可视化及二次开发(一)
文章目录一 硬件准备二 驱动准备首先安装依赖：检验是否正确安装启动雷达并检查数据三 ROS工作环境搭建3.1 安装socket can依赖3.2 安装ars_40X开发包四 测试五 总结 毫米波雷达在恶劣环境的鲁棒性要远强于激光雷达，同时还能够返回物体的相对速度等信息，同时其价格较低，具
时间序列的平稳性
如何检查时间序列是否平稳，如果它是非平稳的，我们可以怎么处理
ChatGPT能胜任高级程序员吗？
与开发人员信任的其他软件开发工具不同，AI工具在训练、构建、托管和使用方式等方面都存在一些独特的风险。自2022年底ChatGPT发布以来，互联网上便充斥着对其几乎相同比例的支持和怀疑的论调。不管你是否喜欢它，AI正在逐步进入你的开发组织。即使你不打算开发人工智能产品，也不打算利用AI工具为你编写代
ImageNet数据集 & 下载
ImageNet官网：http://image-net.org/ImageNet 由斯坦福李飞飞教授带领创建，ImageNet 本身有2万多个的类别，超过 1400 万张图片，其中超过 100 万张图片有明确类别标注和物体位置标注。ImageNet 按照 WordNet 层级结构组织数据，首先介绍一
【机器学习面试总结】————(一)
特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。 从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。
一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+Python项目实战
集成模型Boosting补完计划第三期了，之前我们已经详细描述了AdaBoost算法模型和GBDT原理以及实践。通过这两类算法就可以明白Boosting算法的核心思想以及基本的运行计算框架，余下几种Boosting算法都是在前者的算法之上改良得到，尤其是以GBDT算法为基础改进衍生出的三种Boost
chatgpt实际是怎样工作的？
文章翻译自：ChatGPT 是 OpenAI 的最新语言模型，比其前身 GPT-3 有了重大改进。与许多大型语言模型类似，ChatGPT 能够为不同目的生成多种样式的文本，但具有更高的精确度、细节和连贯性。它代表了 OpenAI 大型语言模型系列的下一代产品，其设计非常注重交互式对话。创建者结合使用
Chat GPT国内懒人专用版（基于镜像网站开发使用）
小伙伴们肯定都知道沸沸扬扬的Chat GPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国Open AI研发的聊天机器人程序 ，于去年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上
【联邦学习（Federated Learning）】- 横向联邦学习与联邦平均FedAvg
横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习的各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景，类似于在表格视图中对数据进行水平划分的情况。例如，两个地区的城市商业银行可能在各自的地区拥有非常不同的客户群体，所以他们的客户交集非常小，他们的数据集有不同的样本ID。然而，他们的业
用 ChatGPT 辅助学好机器学习
探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求，用好 ChatGPT，先行于未来。作为一个人工智能大语言模型，ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。提供基础知识：ChatGPT 可以回答关于机器学习的基本问题，例如什么是有监督学习、无监督学习、强化学习等等。初学者可以通过
机器学习中的数学原理——分类的正则化
通过这篇博客，你将清晰的明白什么是分类的正则化。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——分类的正则化》
Lesson 10.1 超参数优化与枚举网格的理论极限和随机网格搜索 RandomSearchCV
【代码】Lesson 10.1 超参数优化与枚举网格的理论极限和随机网格搜索 RandomSearchCV。
如何搭建chatGPT4.0模型-国内如何用chatGPT4.0
在国内，目前可以通过以下途径使用 OpenAI 的 ChatGPT 4.0：自己搭建模型：如果您具备一定的技术能力，可以通过下载预训练模型和相关的开发工具包，自行搭建 ChatGPT 4.0 模型。OpenAI提供了相关的软件开发工具，包括Python API，也有为一些主流应用框架提供可用的API
用CTGAN生成真实世界的表格数据
随着CLIP和稳定模型的快速发展，图像生成领域中GAN已经不常见了，但是在表格数据中GAN还是可以看到它的身影。
