【机器学习】李宏毅-判断年收入
加入正则化的目的就是让模型的参数变小，使模型对数据敏感度下降，所以正则项的加入就是降低模型变化率的过程，变化率降低直观表现为模型更加平滑，使模型更加集中且增大了与真实模型之间的距离，也就是增大了偏移量bias，从而增强了高阶过拟合模型的泛化能力。用逻辑回归的方法生成的模型叫做判别模型，用高斯公式描述
马尔可夫决策过程
智能规划-----马尔代夫决策
MNIST数据集ubyte格式数据解析
MNIST数据集格式解析
霍夫变换直线检测原理和应用
尽管该算法现已集成在各种各样的图像处理库，但本文通过自己实现它，我们可以深入了解在创建如此复杂的算法时所面临的挑战和局限性。嗯嗯，您学废了嘛？戳我。
【腾讯云 HAI域探秘】高性能服务器引领AI革新浪潮：从AI绘画、知识问答到PyTorch图像分类、视频检测的全方位探索
高性能应用服务（Hyper Application Inventor，HAI）是为中小企业及开发者提供的一项重要工具，它致力于以高效的方式快速部署AI应用需求。其架构基于先进技术构建，提供了强大的技术支持和灵活的架构，使得用户能够在开箱即用的环境中部署主流AI模型，并获得快速、稳定且弹性的计算服务。
PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器的对比仿真
究其原因是因为神经控制还是一门新学科，在社会上并不普及，为数众多的人甚至连“神经控制”都还没有听说过，神经系统的研究还处于摸索探讨阶段，神经网络虽然有了一些所谓的“理论”，但并不成熟，甚至连隐层节点的作用机理这一类简单的理论问题都没有搞清楚。而智能控制的“年龄”比神经网络还要年轻，现阶段的智能控制就
【云上探索实验室】快速入门AI 编程助手 Amazon CodeWhisperer ——码上学堂领学员招募
大语言模型凭借其复杂的神经结构和参数，通过海量的数据训练能够模拟人类的语言理解和生成过程，具备上下文学习、指令遵循、逻辑链的推理策略等能力，而这种能力的突破性进展让AI编程也成为现实。，作为亚马逊云科技出品的一款生成式人工智能编程工具，其经过了数十亿行级别代码的训练和调参，可以根据注释和现有代码实时
Visual Genome数据集简介
VG数据集
上采样,下采样,卷积,反卷积,池化,反池化,双线性插值【基本概念分析】
然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。在右边的等式中的字母f(Q11)、f(Q12)、f(Q21)、f(Q22)、x1、x2、x都是已知的，求出的f(x,y1)与f(x,y2）即为R1、R2的像素值。那么就从左上角到右下角，生成卷积之后的矩阵的大小是(5
人工智能是否会彻底颠覆所有制？
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介人工智能（Artificial Intelligence）是近几年由美国加州伯克利分校、斯坦福大学等一批学者和科研机构共同研究、开发出来的一种应用数学模型、逻辑推理能力和计算方法的集合体，能够实现人类智能的自动化、自我学习、
PDFgear——一款接入AI智能化模型的免费PDF聊天软件
幸运的是，今天介绍的这款PDFgear不仅功能丰富强大，而且也集成了GPT能力，而且还支持批量文件，包含了传统软件如Adobe同样的PDF阅读、编辑、压缩能力，还支持Chat聊天，最关键是完全免费无需注册直接下载客户端使用的，文档安全，至少目前还没收费，有需要的可以下载试试。PDFgear集聊天、编
使用skforecast进行时间序列预测
在本文中，将介绍skforecast并演示了如何使用它在时间序列数据上生成预测。skforecast库的一个有价值的特性是它能够使用没有日期时间索引的数据进行训练和预测。
多模态技术综述
多模态机器学习是对计算机算法的研究，通过使用多模态数据集来学习和提高性能。多模式深度学习是一个机器学习子领域，旨在训练人工智能模型来处理和找到不同类型的数据（模式）之间的关系，通常是图像、视频、音频和文本。通过组合不同的模式，深度学习模型可以更普遍地理解其环境，因为一些线索只存在于某些模式中。想象一
AI架构师必知必会系列：循环神经网络
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介循环神经网络（RNN）是一种用于序列数据的神经网络模型，它在很多领域都有着广泛的应用，包括语言模型、机器翻译、音乐生成、图像分析等。本文将从以下几个方面对RNN进行全面的介绍，并给出一些典型案例：什么是RNN？RN
Bito AI——智能编程辅助软件，提升10倍开发效率！（New）
其实对于Bito这款AI编程工具的介绍我早在4月26号就发布过了，为什么今天还会继续发布，主要考虑以下原因：1）、前面写这篇文章的时候，有一些问题跟官方沟通会在后续的版本发布，现在新版本发布了，今天会顺带在原来的基础上更新新版本提供的新功能和新特性。2）、可以免费白嫖GPT-4，其实Bito的聊天功
5.OpenCV图像拼接
图像拼接（Image Stitching）是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360°全景图，可视作场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。...
ROS入门21讲 | ROS机器人入门教程 【简明笔记】
ROS入门笔记，用C++及python实现各种基本功能
详细介绍BFGS算法
在minimize函数中，我们指定了初始点theta0、使用BFGS算法求解（method='BFGS'）、使用线性回归模型的梯度（jac=linear_regression_grad）以及一些其他的参数选项（options={'disp': True}）。在minimize函数中，我们指定了初始点
BAB因子(Betting Against Beta)的构建和SAS实证复刻
Frazzini et al.（2014）构建了BAB因子。在实证检验方面，该文献分别在不同的市场中，包括美国和国际股票市场、国债市场、外汇和商品市场等数据，计算根据beta大小分成的10组和BAB因子的超额收益、alpha、beta、年化波动率和年化夏普比率。本代码重点关注Frazzini et
基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别
第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级，更换不同的模型，并对模型进行评估，多方面对比不同的机器学习方法，对数据模型的影响。第二个功能：将训练出来的数据进行预测，通过图片预测直观的方式将模型进行可视化，方便对比不同的机器学习算法。
