进入21世纪的第三个十年，我们站在一个技术革新的风口上。IT行业，作为支撑现代社会运转的核心骨架，正在经历前所未有的变革。从云计算、大数据到人工智能、物联网、5G通信和区块链，这些技术的每一次进步都在推动全球经济的增...
通俗来说，人工智能就是让计算机像人类一样思考、学习和做出决策。通过利用各种技术（如机器学习、深度学习、专家系统等），人工智能系统可以处理和分析大量数据，自主地学习和优化算法，从而完成各种复杂的任务。人工智能的应用...
前台用户包含：注册、登录、退出登录、浏览课程、搜索课程、信息修改、密码修改、课程评分、课程收藏、课程评论、排行榜、用户标签、热点推荐、个性化推荐课程等功能；后台管理员包含：数据分析、用户管理、课程管理、课程类型管...
![[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之鸢尾花(Iris)数据集介绍，数据可视化和使用案例](/uploads/2024/06/15/1718420703397049131.webp)
本文主要通过JupyterNotebook对鸢尾花数据集（Iris）进行读取，显示数据，并对数据可视化，最后使用该数据集来应用于K近邻算法线性回归分析。1）读取数据包括scikit-learn库引入和读取.cs...
![[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例](/uploads/2024/06/15/1718417112414023667.webp)
本文主要介绍了常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集，及其数据可视化和使用案例。_diabetes数据集...
人工智能是一个广泛的概念，它涵盖了使机器执行通常需要人类智能的任务的能力。这包括但不限于学习、推理、解决问题、知识理解、语言识别、视觉感知、运动和操控。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习...
【机器学习|异常检测】孤立森林（isolationForest）iForest算法理论讲解及Python实战_孤立森林异常检测...
简单介绍了人工智能AI的细分领域：机器学习、深度学习、强化学习等，对AI中的搜索、ML中的监督式学习：分类与回归、无监督式学习：聚类，进行了简单描述深度学习、强化学习。重点在于区分这几种类型以及明确其涵盖范围_人...
毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统的计算机毕业设计。水面垃圾对海洋生态环境和人类健康造成严重威胁，因此快速、准确地检测和识别水面垃圾成为一项迫切需求的任务。本设计采用了YOLOv5算法和深度学习技术，实...
本文介绍了机器学习的基本概念和术语，包括ArthurSamuel和TomMitshell对机器学习的定义，以及监督学习和无监督学习的分类。...