回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库，内置了大量函数和类型，可以快速读取日常各种文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，为机器学习模型提供样本输入（包括数据预处理等），下面我简单介绍一下这个库的使用，以读取这5种类型文件为例：txt这里直接使用read_csv函数读取就行（早期版本中可以使用read_table函数），测试代码如下，非常简单，第一个参数为读取的t...
wushuiyong
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回答:如果面试官始终问你，机器学习是什么？要学什么课程？发展方向是什么？诸如此类泛泛的问题，这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你，人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么？Boosting与Bagging算法的主要区别是什么？这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图，并让你指出每张的含义，现场用计算机编程，或者搜一段算法程序，估计你要很重视他了，应当是个高手。总结：千万不要小看面试官，即使他是个...
Apollo
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回答:控制管理Linux服务器有什么好办法？如果你是专业的开发运维人员，其实一个终端软件就绰绰有余了，服务器开启ssh服务，然后本地远程登录，即可通命令行控制服务器，下面我简单介绍4个非常不错的终端软件，对于远程控制Linux服务器来说非常合适，感兴趣的朋友可以尝试一下：win10自带powershell这是win10系统自带的一个终端窗口，类似于cmd的加强版，主要面向具有专业背景知识的IT运维人员，...
pf_miles
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回答:根据我十多年从事软件行业的经验，很负责任的告诉你，假如你是一个IT小白，那你现在不是缺操作方法，而是缺少一个技术人员，因为整个流程还是比较复杂的。下面我把整个操作流程讲一下。1.确定何种数据库首先你的电子表格要确定是Excel格式的文档，然后你需要自己有一个数据库系统。推荐使用mysql，mysql现在是世界上最流行的免费的数据库，性能很好，国内大量的互联网企业在使用，以前ucloud巴巴用的全是...
ddongjian0000
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【机器学习】线性回归原理介绍 【机器学习】线性回归python实现 【机器学习】线性回归sklearn实现 通常我们学习机器学习都是从线性回归模型开始的。线性回归模型形式简单、易于建模，但是我们可以从中学习到机器学习...
... 源于数据挖掘的一个作业， 这里用Node.js来实现一下这个机器学习中最简单的算法之一k-nearest-neighbor算法(k最近邻分类法)。 k-nearest-neighbor-classifier 还是先严谨的介绍下。急切学习法（eager learner）是在接受待分类的新元组之前就...
应用过机器学习进行数据挖掘的同学应该都知道特征选择对模型表现的重要性。本文基于网上经典特征选择相关文章整理出干货：常用方法分类以及调包侠该如何用sklearn快速上手，供大家参考。 （一）预处理： 1 无量纲化：...
...- 45.1 KB 基本介绍 在本文中，你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解。我会使用Encon（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，...
梯度下降法不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，用于最小化一个效用函数。 简单理解梯度下降法 假设存在一个只有一个参数 $ heta$ 的损失函数 $J$，想找到最小极值处的 $ heta$，如图所示： 借助于损失...
...tensorflow.js tensorflow.js是一个能运行在浏览器和nodejs的一个机器学习、机器训练的javascript库，众所周知在浏览器上用javascript进行计算是很慢的，而tensorflow.js会基于WebGL通过gpu进行运算加速来对高性能的机器学习模块进行加速运算...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
付伦
李义
