【机器学习】进阶学习：详细解析Sklearn中的MinMaxScaler—原理、应用、源码与注意事项这篇文章的质量分达到了97分，虽然满分是100分，但已经相当接近完美了。请您耐心阅读，我相信您一定能从中获得不少宝贵的收获和启发~🌈个人主页：高斯小哥🔥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈希望得到您的订阅和支持~💡创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）🌵文章目录🌵🧠一、MinMaxScaler简介🔧二、MinMaxScaler
数据结构之数据框、矩阵和列表要经常检查代码生成的结果，警惕不报错的错误向量：一维表格：二维列表：三维判断数据结构：class()或is族函数判断，或根据其生成的函数来判断数据框（Data.frame）二维，每列只允许一种数据类型数据框来源用代码新建由已有数据转换或处理得到读取表格文件R语言内置数据（iris，volcano等）数据框新建data.frame()变量名称只起到提示作用，不起决定作用df1data.frame(gene=paste0("gene",1:4),change=rep(c("up","down"),each=2),score=c(5,3,-2,-4))df1##genec
1.包packageAboutpackagesandmodules|npmDocs(npmjs.com)1.1.packagepackage.json包的描述性文件A package isafileordirectorythatisdescribedbya package.json file.包是由 package.json 文件描述的文件或目录。Apackagemustcontaina package.json fileinordertobepublishedtothenpmregistry. 包必须包含 package.json 文件才能发布到npm注册表。被npm管理的包必须含有pack
本篇博客用来记录个人学习记录，存放各种文章链接、视频链接、学习历程、实验过程和结果等等....最近在整无人机项目，接触一下从来没有接触过的飞控...(听着就头晕)，本人纯小白。目录PX4、Pixhawk、APM、ArduPilot、DronecodeDronekit又是什么？ROS是什么?1.控制系统飞控地面站2.飞行模式关于旋翼关于坐标系3.器件、设备等遥控器机载计算机传感器&外设GPS&罗盘&开关距离传感器光流数传飞行状态首先，一看到专业性强的英文术语，我就已经感到了头晕，那么先进行初步的了解：PX4、Pixhawk、APM、ArduPilot、DronecodeArduPilot与Pix
👉博__主👈：米码收割机👉技__能👈：C++/Python语言👉公众号👈：测试开发自动化【获取源码+商业合作】👉荣__誉👈：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主👉专__注👈：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。Python大豆特征数据分析[机器学习版二]目录Python大豆特征数据分析[机器学习版二]1摘要2关键词3研究背景4研究内容介绍5研究数据与研究方法6研究结果7研究结论1摘要本研究旨在通过综合应用聚类分析、相关性分析、降维技术和分类模型等数据分析方法，深入研究大豆特征数据的特性和潜在规律，以为农业决策提供有用的参考和支持。首先，我们进行了数据预处理，包括数据清洗、标准
深度学习相关的线性代数知识点在机器学习和深度学习中，线性代数的知识点主要包括标量、向量、矩阵和张量。线性代数在机器学习和深度学习中扮演着基础且关键的角色。它不仅涉及到算法的设计和优化，而且对于数据的表示、处理和分析都至关重要。例如，在机器学习的分类或回归问题中，我们经常需要将数据向量化，并利用线性代数的知识来最小化实际值与预测值之间的差异。深度学习中的神经网络权重更新和反向传播算法更是离不开矩阵运算，如矩阵乘法和转置等操作。线性代数的核心原理在于通过矩阵和向量的操作来表达和解决线性方程组。在机器学习中，这通常体现在线性回归、PCA（主成分分析）、以及推荐系统中的矩阵分解等方面。深度学习则更加侧
论文：联邦忘却学习研究综述federatedunlearning-联邦忘却学习摘要联邦忘却学习撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全。联邦忘却学习在联邦学习框架的基础上，通过迭代训练，直接删除等方式，撤销用户本地局部模型对全局模型的训练更新2.1联邦学习传统机器学习要求用户将原始数据上传至高性能云服务器进行集中式训练联邦学习为中心服务器协同由N个持有训练数据的用户组成的集合U={u1，u2…un}共同训练机器学习模型，得到模型最优参数，其中每个用户持有训练数据。（FedAvg聚合规则对参与训练用户局部模型的参数更新进行聚合）联邦学习所有用户共享全局模型的训练
1、什么是深度学习1.1机器学习图1：计算机有效工作的常用方法：程序员编写规则（程序），计算机遵循这些规则将输入数据转换为适当的答案。这一方法被称为符号主义人工智能，适合用来解决定义明确的逻辑问题，比如早期的PC小游戏：五子棋等，但是像图像分类、语音识别或自然语言翻译等更复杂、更模糊的任务，难以给出明确的规则。图2：机器学习把这个过程反了过来：机器读取输入数据和相应的答案，然后找出应有的规则。机器学习系统是训练出来的，而不是明确的用程序编写出来。举个例子，如果你想为度假照片添加标签，并希望将这项任务自动化，那么你可以将许多人工打好标签的照片输人机器学习系统，系统将学会把特定照片与特定标签联系
整理了一下之前写的深度学习基础知识文章，方便浏览！1.pytorch基础学习系列文章，里面代码和示例《PyTorch深度学习实践》05用PyTorch实现线性回归《PyTorch深度学习实践》06用PyTorch实现Logistic回归《PyTorch深度学习实践》07加载数据集《PyTorch深度学习实践》08加载数据集《PyTorch深度学习实践》09多分类问题《PyTorch深度学习实践》10CNN基础（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_Inception块（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_ResidualBlock块（GPU版本）《Py
制作简历有哪些细节 我们在春招的时候，都没有收到任何的回复，也没有任何的面试邀请，如果不是因为这个原因，那就是我们的简历出了问题。所以，想要找到一份好的工作，一份好的履历是很重要的，我们必须要注意履历上的一些细节！这些简历细节，你难道还不清楚吗？1、简历制作排版要干净整洁 简历给人一种分割的感觉，东一块西一块；或者字体不统一，时而斜体时而正体，时而这个字号，时而那个字号；要么就是这里多一个下横线，要么突然冒出一条无用的实线，严重影响美观。像这种没有条理不干净整洁的简历，非常容易被pass。 所以保持简历整洁非常非常的重要，它是影响HR印象分的第一关。大家制作完简历可以让身边同学帮忙看看自
