山东大学机器学习复习

本文详细介绍了如何使用机器学习和深度学习技术对垃圾邮件和短信进行分类。内容涵盖从数据集介绍、预处理、特征提取到模型训练与评估的完整流程，并提供了具体的代码示例和实验结果。 ... [详细]

本期 PyHubWeekly 为大家精选了 GitHub 上五个优秀的 Python 工具，涵盖金融数据可视化、终端美化、国际化支持、图像增强和远程 Shell 环境配置。欢迎关注并参与项目。 ... [详细]

随着技术的发展，黑客开始利用AI技术在暗网中创建用户的‘数字孪生’，这一现象引起了安全专家的高度关注。 ... [详细]

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是由Cortes和Vapnik于1995年首次提出的一种机器学习算法。SVM在处理小样本、非线性及高维模式识别问题上表现出显著的优势，并广泛应用于函数拟合等其他机器学习任务中。 ... [详细]

本文介绍了如何使用Python及其相关库（如NumPy、scikit-learn和matplotlib）构建KNN分类器模型。通过详细的数据准备、模型训练及新样本预测的过程，展示KNN算法的实际操作步骤。 ... [详细]

本文介绍如何使用OpenCV和线性支持向量机（SVM）模型来开发一个简单的人脸识别系统，特别关注在只有一个用户数据集时的处理方法。 ... [详细]

本文详细介绍了如何使用 Yii2 的 GridView 组件在列表页面实现数据的直接编辑功能。通过具体的代码示例和步骤，帮助开发者快速掌握这一实用技巧。 ... [详细]

本文详细介绍了Java编程语言中的核心概念和常见面试问题，包括集合类、数据结构、线程处理、Java虚拟机（JVM）、HTTP协议以及Git操作等方面的内容。通过深入分析每个主题，帮助读者更好地理解Java的关键特性和最佳实践。 ... [详细]

本文探讨了机器学习中常见的相似度度量方法，包括余弦相似度、欧氏距离和马氏距离，并详细介绍了如何通过选择合适的模型复杂度和正则化来提高模型的泛化能力。此外，文章还涵盖了模型评估的各种方法和指标，以及不同分类器的工作原理和应用场景。 ... [详细]

本文由一位拥有6年Android开发经验的工程师撰写，详细解析了京东面试中常见的技术问题。涵盖引用传递、Handler机制、ListView优化、多线程控制及ANR处理等核心知识点。 ... [详细]

介绍一款备受好评的全能型终端工具——MobaXterm，它不仅功能强大，而且完全免费，适合各类用户使用。 ... [详细]

随着新基建政策的推进及‘十四五’规划的实施，我国正步入以5G、人工智能等先进技术引领的智慧经济新时代。规划强调加速数字化转型，促进数字政府建设，新基建政策亦倡导城市基础设施的全面数字化。本文探讨了智慧城市的发展背景、全球及国内进展、市场规模、架构设计，以及百度、阿里、腾讯、华为等领军企业在该领域的布局策略。 ... [详细]

本文探讨了在大数据背景下，人工特征工程与线性模型的应用及其局限性。随着数据量的激增和技术的进步，传统的特征工程方法面临挑战，文章提出了未来发展的可能方向。 ... [详细]

SVM算法（SupportVectorMachine，支持向量机）的核心思想有2点：1、如果数据线性可分，那么基于最大间隔的方式来确定超平面，以确保全局最优， ... [详细]

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]