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  機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）

  bili 吳恩達(dá) 機(jī)器學(xué)習(xí) 這是一門讓計(jì)算機(jī)在沒有明確編程的情況下學(xué)習(xí)的科學(xué)。 亞瑟·塞繆爾(1959)：賦予計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)能力而不被明確編程的研究領(lǐng)域。 機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已

  2024年02月09日

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  [machine Learning]強(qiáng)化學(xué)習(xí)

  強(qiáng)化學(xué)習(xí)和前面提到的幾種預(yù)測模型都不一樣,reinforcement learning更多時(shí)候使用在控制一些東西上,在算法的本質(zhì)上很接近我們曾經(jīng)學(xué)過的DFS求最短路徑. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)經(jīng)常用在一些游戲ai的訓(xùn)練,以及一些比如火星登陸器,月球登陸器等等工程領(lǐng)域,強(qiáng)化學(xué)習(xí)的內(nèi)容很簡單,本質(zhì)就是獲取

  2024年02月09日

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• Elasticsearch啟動(dòng)報(bào)錯(cuò)：java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root

  Elasticsearch啟動(dòng)報(bào)錯(cuò)： 解決方法有兩類： 1、修改elaticsearch配置，使其可以允許root用戶啟動(dòng)（不建議） 2、為elaticsearch創(chuàng)建用戶并賦予相應(yīng)權(quán)限 命令如下 具體介紹參考我的另一篇博客linux創(chuàng)建新用戶并將為其賦予權(quán)限 這個(gè)意思是ES不能使用root用戶啟動(dòng)，只能通過建立其它用戶

  2024年02月12日

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• 【Machine Learning】Other Stuff

  本筆記基于清華大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》的課程講義中有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的此前未提到的部分，基本為筆者在考試前一兩天所作的Cheat Sheet。內(nèi)容較多，并不詳細(xì)，主要作為復(fù)習(xí)和記憶的資料。 max ? δ ∈ Δ L o s s ( f θ ( x + δ ) , y ) max_{deltain Delta}Loss(f_theta(x+delta),y) max δ ∈ Δ ? L

  2024年01月20日

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  [Machine Learning] 損失函數(shù)和優(yōu)化過程

  在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的框架中，我們通常試圖找到一個(gè)函數(shù)或概念，這個(gè)函數(shù)可以很好地解釋或擬合給定的數(shù)據(jù)。這通常通過最小化某種風(fēng)險(xiǎn)或損失來實(shí)現(xiàn)。為了找到一個(gè)好的模型，我們嘗試在預(yù)定義的假設(shè)空間 H H H 中找到一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn) (Empirical Risk) 最小

  2024年02月12日

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  ［FL］Adversarial Machine Learning (1)

  Reading Alleviates Anxiety [Simba的閱讀障礙治療計(jì)劃:#1] Reading Notes for (NIST AI 100-2e2023)[https://csrc.nist.gov/pubs/ai/100/2/e2023/final]. A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations There are two broad classes of AI systems, based on their capabilities: Predictive AI (PredAI) and Generative AI (GenAI). However, despite the signifcan

  2024年02月02日

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• [Machine Learning] 領(lǐng)域適應(yīng)和遷移學(xué)習(xí)

  在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們的目標(biāo)是找到一個(gè)假設(shè)或模型，它可以很好地描述或預(yù)測數(shù)據(jù)。當(dāng)我們基于訓(xùn)練集訓(xùn)練模型時(shí)，我們的目的是讓模型能夠捕獲到數(shù)據(jù)中的主要模式。然而，為了確保模型不僅僅是對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行記憶，而是真正理解了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，我們需要在測試集上評估

  2024年02月08日

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  windows運(yùn)行elasticsearch報(bào)錯(cuò)Native memory allocation (mmap) failed to map 4294967296 bytes for G1

  今天下載了一個(gè)elasticsearch8.4.3 windows版本的es,配置好相應(yīng)的配置后，啟動(dòng)bat文件，輸出一行信息后，窗口就閃退了。于是通過cmd窗口運(yùn)行，發(fā)現(xiàn)了報(bào)錯(cuò)信息如下 解決辦法如下，修改config目錄下的jvm.options文件， ? ?32行和33行是配置java內(nèi)存的，這里注釋掉，就是默認(rèn)是沒有配置

  2024年02月16日

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  [Machine Learning] decision tree 決策樹

  （為了節(jié)約時(shí)間，后面關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和有關(guān)內(nèi)容哦就是用中文進(jìn)行書寫了，如果有需要的話，我在目前手頭項(xiàng)目交工以后，用英文重寫一遍） （祝，本文同時(shí)用于比賽學(xué)習(xí)筆記和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程） 俺前兩天參加了一個(gè)ai類的比賽，其中用到了一種名為baseline的模型來進(jìn)行一

  2024年02月11日

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  Azure Machine Learning - 視頻AI技術(shù)

  Azure AI 視頻索引器是構(gòu)建在 Azure 媒體服務(wù)和 Azure AI 服務(wù)（如人臉檢測、翻譯器、Azure AI 視覺和語音）基礎(chǔ)之上的一個(gè)云應(yīng)用程序，是 Azure AI 服務(wù)的一部分。 有了 Azure 視頻索引器，就可以使用 Azure AI 視頻索引器視頻和音頻模型從視頻中提取見解。 Azure AI 視頻索引器通過運(yùn)行

  2024年01月20日

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