分类目录归档：个人成长
目录
• 第1章 为什么需要集成学习
• 1.1 混合训练数据
• 1.2 混合模型
• 1.3 混合组合
• 1.4 本章小结
• 第2章 混合训练数据
• 2.1 决策树
• 2.2 数据集采样
• 2.2.1 不替换采样（WOR）
• 2.2.2 替换采样（WR）
• 2.3 Bagging（装袋算法）
• 2.3.1 k重交叉验证
• 2.3.2 分层的k重交叉验证
• 2.4 本章小结
• 第3章 混合模型
• 3.1 投票集成
• 3.2 硬投票
• 3.3 均值法/软投票
• 3.4 超参数调试集成
• 3.5 水平投票集成
• 3.6 快照集成
• 3.7 本章小结
• ...
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• 讲义1 AI与人类能够对话吗
• 机器人会说话吗
• AI如何进行翻译
• RNN输出答案前的思考机制
• 学习指的是“区分”
• 图灵测试与“中文房间试验”
• 不会感到疲劳的人无法理解“疲劳”一词的意思吗
• AI能够理解“猫”吗
• 小朋友只能理解亲眼看到的东西吗
• 使用语言就是分解信息
• 讲义2 人脑和AI的区别是什么
• 人脑机能与AI学习法的相似性
• 短期记忆与长期记忆
• 出现错误时追踪溯源——误差反向传播法的机制
• 日本人不能发好“L”音和“R”音的原因
• 过拟合——AI不能应对的时候
• 人脑之谜与AI的进化
• 世界和人都是层级结构
• AI能够具...
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• 第1章 引言
• 1.1 目标
• 1.2 历史
• 1.3 应用
• 1.4 生物学启示
• 1.5 扩展阅读
• 第2章 神经元模型与网络结构
• 2.1 目标
• 2.2 理论与例子
• 2.2.1 McCulloch - Pitts神经元模型
• 2.2.2 线性联想器
• 2.2.3 神经网络结构
• 2.3 小结
• 2.4 例题
• 2.5 结束语
• 2.6 习题
• 第3章 一个说明性的例子
• 3.1 目标
• 3.2 理论与例子
• 3.2.1 问题描述
• 3.2.2 感知机
• 3.2.3 Hamming网络
• 3.2.4 Hopfield网络
• ...
目录
• 第1章 时间序列预测概述
• 1.1 时间序列预测的机器学习方法
• 1.2 时间序列预测的监督学习
• 1.3 基于pandas的时间序列预测
• 1.4 时间序列预测的实验设置
• 1.5 总结
• 第2章 如何在云上设计一个端到端的时间序列预测解决方案
• 2.1 时间序列预测模板
• 2.1.1 业务理解和性能度量
• 2.1.2 数据源提取
• 2.1.3 数据探索与理解
• 2.1.4 数据预处理和特征工程
• 2.1.5 模型的创建和选择
• 2.2 需求建模技术概述
• 2.2.1 模型开发
• 2.2.2 模型部署
• 第3章 时间序列数据的准备
• 3.1 ...
以下是一篇关于 “Autogen: An Open-Source Programming Framework for Agentic AI” 的技术分析报告：
一、引言
随着人工智能技术的迅速发展，Agentic AI 作为一种新兴的范式，旨在赋予智能体（agents）自主决策、交互协作以及执行复杂任务的能力，以实现更加智能和高效的系统。Autogen 作为一个开源的编程框架，为 Agentic AI 的开发提供了有力的支持和工具，本报告将深入分析其技术特点、架构设计、功能实现以及潜在的应用领域和未来发展方向。
二、技术概述
Autogen 是一个专注于...
机器学习是一门多领域交叉学科，旨在让计算机通过数据来自动学习规律和模式，而无需进行明确的编程。其发展历程可以追溯到 20 世纪中叶，随着计算机技术的不断进步，逐渐成为人工智能领域的重要组成部分。
从原理上讲，机器学习算法通过对大量数据的分析，尝试发现其中的潜在规律，从而对新的数据进行预测或分类。它主要包含三大任务类型：监督学习、无监督学习和强化学习。 - 监督学习：在监督学习中，模型通过带有标注的训练数据进行学习，例如给定一组房屋面积、房间数量等特征以及对应的房价数据，模型可以学习到特征与房价之间...
为什么伟大不能被计划
5000天后的世界
Python神经网络编程
在日常生活的忙碌与纷扰中，我们常常陷入无尽的事务堆里。比如，想要学习新知识提升自己，又想在社交平台拓展人脉，同时还得兼顾健身锻炼保持健康，结果却往往是每件事都做得不尽如人意。这时候，我们需要思考，在这众多事务之中，是否真正重要的事情永远都只有一件？就像航行在茫茫大海中的船只，如果没有一个明确的目的地，任何风向都将是逆风。当我们明确了那件最重要的事，就如同为自己的行动找到了一个精准的导航，所有的努力才能汇聚成一股强大的力量，推动我们向着目标稳步前行。
同时处理多事看似高效，实则弊端重重。研究表明，当人们在多个任务之间频...