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从零开始学机器学习——聚类可视化
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 在上一章节中，我们对聚类的相关知识进行了全面的介绍，旨在为大家打下坚实的理论基础。今天，我们的主要任务是深入探讨数据可视化的技术和方法。在之前的学习中，我们已经接触过回归分析中的可视化技术，而今天我们...
AI 实战篇：Spring-AI再更新！细细讲下Advisors
在2024年10月8日，Spring AI再次进行了更新，尽管当前版本仍为非稳定版本（1.0.0-M3），但博主将持续关注这些动态，并从流行的智能体视角深入解析其技术底层。目前，Spring AI仍处于小众状态，尚未经过开源社区多年的维护和稳定化过程，这与已经较为成熟的Spring框架形成鲜明对比。...
从零开始学机器学习——K-Means 聚类
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 在上一章节中，我们重点探讨了聚类的可视化分析方法，帮助我们更好地理解数据之间的关系和结构。今天，我们将直接进入实际应用，使用聚类算法中的经典方法——k-means，对数据进行训练和预测。好的，我们直接...
从零开始学机器学习——入门NLP
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 今天我们将深入探讨自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）这一领域。自然语言处理是人工智能的一个重要子领域，主要关注如何使机器理解和处理人类的语言，从而能够执行...
从简单线性回归到多元线性回归
从简单线性回归到多元线性回归 目录从简单线性回归到多元线性回归多项式回归正则化应用线性回归探索数据 之前，我们使用简单线性回归对一个解释变量和一个连续响应变量之间的关系进行建模，并使用披萨的直径去预测其价格。我们将讨论多元线性回归，它一种将一个连续响应变量在多个特征上进行回归的简单线性回归泛化形式。...
论文解读《Neural Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Neural Networks》
发表时间：2019 期刊会议：IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P) 论文单位：UC Santa Barbara 论文作者：Bolun Wang, Yuanshun Yao, Shawn Shan, Huiying Li, Bimal...
spark机器学习：运用ALS完结产品引荐
ALS（Alternating Least Squares）是一种广泛使用的推荐系统算法，特别用于协同过滤（Collaborative Filtering）任务。在 Apache Spark 中，ALS 被实现为 org.apache.spark.ml.recommendation.ALS 类，适用...
降维办法 主成分剖析和因子剖析
初次发布于我的个人文档。（每次都是个人文档优先发布哦） 本文简要介绍一下主成分分析和因子分析的原理，但是不涉及具体代码实现。这是因为现在已经有很多现成的软件或库实现了这两个算法，读者只需要一两句简单的命令就可以使用了，所以没有必要在这里讲解。而且你可能会在Python R MATLAB SPSS等多...
论文泛读《T-Miner: A Generative Approach to Defend Against Trojan Attacks on DNN-based Text Classification》
发表时间：2021 期刊会议：30th USENIX Security Symposium 论文单位：Virginia Tech 论文作者：Ahmadreza Azizi，Ibrahim Asadullah Tahmid，Asim Waheed，Neal Mangaokar，Jiameng Pu，M...
