文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1梯度下降函数7.2最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化11.绘制预测曲线12.试试sklearn库二、多变量线性回归1.导入库2.读取数据3.划分数据4.定义假设函数5.定义损失函数6.定义梯度下降函数7.训练模型8.运用sklearn绘图总结前言线性回归：是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。一、单变量线性回归1.导入必要的库导入pandas、n
文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1梯度下降函数7.2最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化11.绘制预测曲线12.试试sklearn库二、多变量线性回归1.导入库2.读取数据3.划分数据4.定义假设函数5.定义损失函数6.定义梯度下降函数7.训练模型8.运用sklearn绘图总结前言线性回归：是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。一、单变量线性回归1.导入必要的库导入pandas、n
随着ChatGPT、GPT-4等大模型的陆续发布，人工智能技术的进展与应用成为人们关注的焦点，越来越多的人开始重视AI技术和基础的编程能力。最近，著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达和KiraLearning的联合创始人兼CEOAndreaPasinetti联合发表了一篇文章，旨在呼吁学校向每个孩子教授人工智能知识。以下是文章的主要内容：长期以来，读写能力和数学计算一直是K-12教育（美国基础教育）的核心内容。但世界不会停滞不前，我们相信美国基础教育的核心内容将逐渐转变为计算机科学和人工智能编程。几个月来，AI技术时常成为头条新闻。从去年秋天图像生成模型StableDiffusi
一、机器学习1.1机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E：程序自身下的上万盘棋局T：下跳棋P：与新对手下跳棋时赢的概率1.2监督学习1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案1.2.2例1：预测房价（回归问题）回归问题目的：预测连续的数值输出1.用直线拟合2.用二次函数或二阶多项式拟合（效果更佳）1.2.3例2：预测肿瘤是良性或恶性（分类问题）分类问题目的：预测离散值输出。就本问题而言，结果只有0和1的输出。1.只有一个特征时2.有两个特征时3.算法最终的目的是解
一、机器学习1.1机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E：程序自身下的上万盘棋局T：下跳棋P：与新对手下跳棋时赢的概率1.2监督学习1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案1.2.2例1：预测房价（回归问题）回归问题目的：预测连续的数值输出1.用直线拟合2.用二次函数或二阶多项式拟合（效果更佳）1.2.3例2：预测肿瘤是良性或恶性（分类问题）分类问题目的：预测离散值输出。就本问题而言，结果只有0和1的输出。1.只有一个特征时2.有两个特征时3.算法最终的目的是解
公众号关注 “GitHubDaily”设为“星标”，每天带你逛GitHub！一个月前，DeepLearning.ai创始人吴恩达与OpenAI开发者IzaFulford联手推出了一门面向开发者的技术教程：《ChatGPT提示工程》。该教程总共分为9个章节，总一个多小时，里面主要涵盖：提示词最佳实践、评论情感分类、文本总结、邮件撰写、文本翻译、快速搭建一个聊天机器人等等。你除了能在这个教程里面学到如何使用Prompt，你还能学到GPT接口调用开发知识。一个月时间过去了，因课程质量之高，受到了不少开发者赞誉。于是，DeepLearning.ai今天又重磅推出了3大教程，以便帮助开发者们更好的掌握当
目录一、提示指南写提示词的2大原则：模型的限制二、迭代三、总结四、推断五、转换六、扩展七、对话机器人吴恩达和openai团队共同开发了一款免费的课程，课程是教大家如何更有效地使用prompt来调用chatgpt，整个课程时长1个半小时，也提供了对应的环境和代码，大家可以去学习。课程链接：ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers-DeepLearning.AI（小伙伴也可以在B站自行搜索，有搬运的视频）推荐重点看下一、二和代码的demo，其他的是一些case，对我来说价值没那么大一、提示指南写提示词的2大原则：原则1：书写清晰具体的指令 使用分隔符
文章目录第一课Introduction第二课GuidelinesforPrompting一、两个原则1、编写明确和具体的指令2、给模型足够的时间来思考二、一个局限性第三课lterativePromptDevelopment第四课Summarizing![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/a066dddac3a94f76b00abfd83ad49327.png#pic
公众号关注 “GitHubDaily”设为“星标”，每天带你逛GitHub！ChatGPT上线至今，已经快5个月了，但是不少人还没真正掌握它的使用技巧。其实，ChatGPT的难点，在于Prompt（提示词）的编写，OpenAI创始人在今年2月时，在Twitter上说：「能够出色编写Prompt跟聊天机器人对话，是一项能令人惊艳的高杠杆技能」。因为从ChatGPT发布之后，如何写好Prompt已经成为了一个分水岭。熟练掌握Prompt编写的人，能够很快让ChatGPT理解需求，并很好的执行任务。目前你在网上看到的所有AI助理、智能翻译、角色扮演，本质上还是通过编写Prompt来实现。只要你的Pr
课程链接Setup#安装!pipinstallopenai#设置key!exportOPENAI_API_KEY='sk-...'#or#importopenai#openai.api_key="sk-..."importopenaiimportosfromdotenvimportload_dotenv,find_dotenv_=load_dotenv(find_dotenv())openai.api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY')#https://platform.openai.com/docs/guides/chatdefget_completion(pro
