线性回归是一种简单而强大的统计学习方法，广泛应用于数据分析和机器学习领域，通过建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系，帮助我们理解和预测数据中的趋势。无论是简单线性回归还是多元线性回归，都可以通过最小二乘法或...
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns在上一节中，我们已经完成了对所有经过均衡和清洗的菜品数据的准备工作。接下来，我们将考虑使用多种算法，也就是不同的分类器，来构建模型。我们将利用这个数据集和各种分...
分类算法首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns分类算法是监督学习的一种重要方法，它与回归算法在许多方面有相似之处。监督学习的核心目标是利用已有的数据集进行预测，无论是数值型数据还是类别型数据。具体...
并行深度学习是指在单台机器或单个集群内通过并行处理来加速模型训练。数据并行（DataParallelism）：将数据划分为多个部分，同时在多个处理器上训练同一个模型副本。模型并行（ModelParalleli...
机器学习——解释性AI（ExplainableAI）解释性AI（ExplainableAI）——让机器学习模型更加透明与可信什么是解释性AI？解释性AI的常见方法示例代码：使用SHAP解释随机森林模型示例代...
本文针对大学生在人工智能专业毕设阶段面临的选题难题，详细介绍了深度学习与机器学习领域的热门选题方向，并提供了选题建议和开题指导，强调选题对论文撰写和答辩的重要性，以及避免选题过难或工作量不足的问题。...
在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）正逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到股票交易，AI的应用无处不在，它正在以前所未有的速度改变着我们的世界。然而，尽管AI的...
人工智能（AI）可以被定义为计算机系统或机器模仿人类智能行为的能力，它涉及感知、推理、学习、规划和决策等多种智能任务。AI的目标是通过机器实现人类的智力活动，从而解决复杂的现实问题。在这一过程中，AI系统需要处理多种形式的数据，如图...
虽然sklearn提供了一些基础工具，但在处理复杂的MIMO问题时，我们可能需要探索更高级的技术和定制模型。通过本文的介绍，希望你能对如何在sklearn中实现MIMO预测有一个清晰的理解，并能够将其应用到实际问题中...
本文介绍了DQN算法的基本原理和结构，详细解释了如何使用神经网络逼近Q值函数，并给出了在CartPole环境下的DQN算法实现示例。DQN算法通过结合深度学习和强化学习，实现了对复杂决策问题的高效求解，为解决实际应...