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【python实操】python小程序之打印输入的列表内容以及列表去重的两种方法

python小程序之打印输入的列表内容以及列表去重的两种方法。

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#python#小程序#开发语言
【python学习】思考-如何在PyCharm中编写一个简单的Flask应用示例以及如何用cProfile来对Python代码进行性能分析

Flask是一个轻量级的Web应用框架,适用于小型到大型应用cProfile是Python标准库中的一个模块,它提供了一个简单的方式来对Python代码进行性能分析

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#python#学习#pycharm +3
【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

是一组随机变量,它们按照某种规则或过程排列。高斯过程是随机过程的一种,其中每个随机变量都遵循高斯分布高斯过程是一个强大的工具,特别适用于小到中等规模的数据集,以及需要高度可信的不确定性估计和复杂先验知识的场景高斯过程之所以在这些领域得到广泛应用,是因为它们能够提供概率性的预测,以及模型不确定性的量化,这对于需要精确推断和决策的领域来说非常重要。然而,高斯过程的计算复杂度较高,这在一定程度上限制了它

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#机器学习#python#人工智能 +1
【python实操】python小程序之对象的属性操作(包括添加、获取、设置和删除属性)

python小程序之对象的属性操作(包括添加、获取、设置和删除属性)

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#python#小程序#开发语言
【机器学习】隐马尔可夫模型的基本概念和应用领域以及在NLP中如何实现(含python代码)

确定HMM中的隐藏状态(如词性、实体类型)和观测(如单词、字符)。HMM在NLP中的应用非常广泛,但由于其假设状态转移和观测生成是条件独立的,这在某些情况下可能限制了其性能。随着深度学习技术的发展,虽然HMM在某些任务上已被更复杂的模型(如循环神经网络、长短期记忆网络和变换器模型)所取代,但HMM仍然是理解序列数据和概率模型的重要工具。

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#机器学习#自然语言处理#python +2
【机器学习】马尔可夫随机场的基本概念、和贝叶斯网络的联系与对比以及在python中的实例

马尔可夫随机场是一组随机变量,这些变量之间存在局部马尔可夫性质,即一个变量的取值仅与其相邻的变量有关,而与其它非相邻变量无关。形式化地说,如果随机变量集合XXX满足以下条件,则称XXX对于任意变量xi∈Xx_i \in Xxi​∈X,存在一个邻域系统NxiN(x_i)Nxi​,使得xix_ixi​与X−xi−NxiX−xi​−Nxi​是条件独立的。

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#机器学习#python#人工智能
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