- 人工智能和机器学习的应用日益广泛，在医疗健康领域的具体应用是什么？
人工智能（AI）和机器学习（ML）在医疗健康领域的应用日益广泛，涵盖了从疾病预测、辅助诊断、药物研发到健康管理等多个方面。以下是一些具体的应用实例和成功案例：疾病预测与辅助诊断：机器学习算法，如决策树、贝叶斯网络、人工神经网络等，被用于疾病的早期预测和辅助诊断。这些技术能够分......
- 机器学习初体验：KNN算法与鸢尾花的浪漫邂逅
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- 史上最详细的轨迹优化教程-机器人避障及轨迹平滑实现（干货满满）
有一些朋友问我到底如何用优化方法实现轨迹优化（避障+轨迹平滑等），今天就出一个干货满满的教程，绝对是面向很多工业化场景的讲解，为了便于理解，我选用二维平面并给出详细代码实现，三维空间原理相似。本教程禁止转载，主要是有问题可以联系我探讨，我的邮箱
[email protected]下面......
- （已校对）深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶 (何龙)
书：pan.baidu.com/s/1tGbGhhQ3Ez1SIkqdEREsjQ?pwd=eqp0提取码：eqp0XGBoost算法原理：XGBoost（ExtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法，其核心是通过多个弱学习器的组合来构建一个强学习器。梯度提升与决策树：XGBoost在每轮迭代中，通过计算每个样本的梯度和......
- CMU最新论文：机器人智慧流畅的躲避障碍物论文详细讲解
CMU华人博士生TairanHe最新论文：AgileButSafe:LearningCollision-FreeHigh-SpeedLeggedLocomotion代码开源：Code:https://github.com/LeCAR-Lab/ABSB站实际效果展示视频地址：bilibili效果地址我会详细解读论文的内容,让我们开始吧。敏捷且安全:学习无碰撞的高速腿......
- 机器学习(一)
机器学习机器学习第一周机器学习的应用机器学习是什么？何时去应用它？监督学习回归算法（数值）分类算法（标签）无监督学习（在未标记的数据中发现一些有趣的东西。）聚类算法（把没有标签的数据尝试将它们自动分组到集群中。）异常检测（寻找不寻常的数据点）降维（使用较少的压缩数据数字）......
- 【机器学习与R语言】系列笔记
几年前做的机器学习与R语言相关笔记，迁移到公号记录之。1-机器学习简介2-懒惰学习K近邻（KNN）3-概率学习朴素贝叶斯（NB）4-决策树5-规则学习算法6-线性回归7-回归树和模型树8-神经网络9-支持向量机10-关联规则11-Kmeans聚类12-如何评估模型的性能？13-如何提高模型的性能？......
- Spark Shuffle原理与代码实例讲解
SparkShuffle原理与代码实例讲解1.背景介绍在大数据处理领域,ApacheSpark作为一种快速、通用的大规模数据处理引擎,已经成为事实上的标准。Spark能够高效地运行在Hadoop集群或独立的集群环境中,支持多种编程语言,提供了丰富的高级API,涵盖了批处理、交互式查询、实时流......
- Spark RDD弹性分布式数据集原理与代码实例讲解
SparkRDD弹性分布式数据集原理与代码实例讲解1.背景介绍在大数据处理领域，ApacheSpark已成为最受欢迎的框架之一。其核心组件之一是弹性分布式数据集（ResilientDistributedDataset，简称RDD）。RDD是Spark的基础抽象，提供了对大规模数据集的容错和并行处理能力。本文将......
- Caffe、PyTorch、Scikit-learn、Spark MLlib 和 TensorFlowOnSpark 概述
在AI框架方面，有几种工具可用于图像分类、视觉和语音等任务。有些很受欢迎，如PyTorch和Caffe，而另一些则更受限制。以下是四种流行的AI工具的亮点。CaffeeCaffee是贾扬青在加州大学伯克利分校（UCBerkeley）时开发的深度学习框架。该工具可用于图像分类、语音和视觉。但......
