人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信...
上面的列举也不全，生物的结构蛋白、化学的合成材料，早期的这些都是靠烧钱不停地实验来进行。我们可以看到这个函数是关于a和b的一个三维曲面，这里我们可以分别对a和b求偏导，再设置偏导为0即可以得出两个a和b的方程，然...
在机器学习的整个过程中，数据预处理和特征工程是非常关键的步骤。Pandas作为Python中最流行的数据处理库，为开发者提供了非常强大的工具集，能够在数据处理、特征生成、时序分析等多个方面发挥重要作用。尤...
在机器学习的浪潮中，PyTorch以其灵活性和易用性成为了研究者和开发者的热门选择。本文将探讨PyTorch在机器学习领域的应用，并展示如何使用PyTorch构建一个基本的机器学习模型。...
小波变换作为一种前沿的数据分析工具，近年来在信号分析领域崭露头角。小波分析的理论和方法凭借其独特优势，在信号处理、图像处理、语音处理、模式识别以及量子物理等多个领域得到了广泛的应用，堪称近年来在工具及方法上的...
AI音乐生成技术通过算法和数据驱动的方式模仿作曲过程，提升创作效率。主要有两条技术路径：基于规则的生成依赖于预定义音乐理论，而机器学习驱动的生成则利用深度学习、生成对抗网络（GAN）、长短期记忆网络（LSTM）...
通过对Q-learning和PPO算法的深入剖析，可以看到强化学习的核心在于通过与环境的持续交互，智能体能够不断调整其策略或值函数，以实现最优决策。Q-learning通过更新Q表来找到最优策略，而...
初学机器学习西瓜书的概要记录（二）常用的机器学习方法篇初学机器学习西瓜书的概要记录（三）进阶知识篇...
人工智能、机器学习和深度学习有什么区别？应用领域有哪些？_深度学习人工智能...
机器学习作为人工智能的重要组成部分，通过算法自动发现数据中的模式和规律，从而使我们能够做出预测和决策。在学习过程中，我们强调了重要的关键词汇和步骤，包括训练数据集、模型、训练方法和调优过程。...