博森科技CCR智能炒币机器人：魔幻的币圈让我变得胆小如鼠
币圈是一个神奇的地方，神奇之处就在于，币圈诞生很多财富神话，同样也诞生很多倾家荡产的悲剧。这里有美梦，更有噩梦，如何选择，全在一念之间，高位接盘，低位割肉，是新韭菜的常规操作。公众号关注：自动炒币机器人CCR详解 从新韭菜变成老韭菜，往往需要很多次失败，才会慢慢管住自己躁动的小手，才会控制住自己那颗燥热的心。 我每天有时间，就会打开社群看看大家都聊些什么，字里行间透露出的情绪是焦急，不安，开始我...
autMan奥特曼机器人-相关命令
仅用于后台登陆，对云账号不影响set autMan adminPassword xxxxxx #设置后台登陆密码，仅用于后台登陆，对云账号不影响set autMan name 奥特曼 #设置奥特曼机器人名称set autMan port 8080 #设置奥特曼http服务端口set autMan duration 5 #奥特曼消息撤回等待时间，单位秒，建议后台web设置set autMan ...
【AIGC】AI、大数据、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系详解：你必须知道的5个关键点！
一、概念层级关系 1.1 基本关系图 在理解这些概念之前，我们先来看看它们之间的基本关系： 人工智能 (AI) ├── 机器学习 │ └── 深度学习 │ └── 神经网络 └── 大数据 1.2 层级解析 人工智能（AI）：最广泛的概念 人工智能是一个包罗万象的概念，涵盖了模拟人类智能的各种方法。它不仅包括机器学习，还包括一些非机器学习的方法。AI的应用领域非常广泛，从语音识别到自动驾驶，无所不包...
【机器学习】分而知变，积而见道：微积分中的世界之思
文章目录 微积分基础：理解变化与累积的数学前言一、微积分概述与基础概念1.1 微积分的定义与重要性1.1.1 微积分的基本组成1.1.2 微积分在机器学习中的应用 1.2 微积分的历史与发展 二、极限与连续性2.1 极限的定义与计算2.1.1 极限的直观理解2.1.2 极限的数学定义2.1.3 极限的计算方法2.1.4 实例：计算极限 2.2 连续性的定义与性质2.2.1 连续函数的定义2.2.2 ...
有监督学习 vs 无监督学习：机器学习的两大支柱
有监督学习 vs 无监督学习：机器学习的两大支柱 有监督学习 vs 无监督学习：机器学习的两大支柱一、有无“老师”来指导二、解决的问题类型不同三、模型的输出不同 有监督学习 vs 无监督学习：机器学习的两大支柱 在机器学习的奇妙世界里，有监督学习和无监督学习就像是两位超级英雄，各自拥有独特的超能力，解决着不同类型的问题。今天，就让我们用通俗易懂的方式来揭开它们神秘的面纱，看看这两者到底有啥区别。 一...
【机器学习】乱象中寻序，虚实间求真：统计学连接数据与真理的桥梁
文章目录 统计学基础：揭开机器学习的数学面纱前言一、统计学的核心概念1.1 描述统计1.1.1 集中趋势的测量1.1.2 离散程度的测量1.1.3 数据分布与偏态 1.2 推断统计1.2.1 样本与总体1.2.2 假设检验1.2.3 置信区间 二、推断统计：从样本到总体的桥梁2.1 样本与总体2.1.1 样本与总体的定义2.1.2 样本为何可以推断总体 2.2 假设检验：检验假设的有效性2.2.1 ...
机器学习-正则化技术
文章目录 拟合正则化正则项L1 正则化（Lasso）L2 正则化（Ridge） 多元线性回归的正则化回归形式代码 拟合 过拟合：参数（特征）过多（理解为考虑很多因素)或者说过多专注于原来的训练数据，导致模型过于复杂 欠拟合：参数太少，太不专注于原来的训练数据，导致模型过于简单 随着模型复杂度增加（可以认为与训练数据的拟合程度）训练误差越来越小，泛化误差（就是与测试数据的误差）先小后大 复杂度的低中高...
AI、大数据、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
AI、大数据、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系 一、人工智能（AI）的概念 人工智能是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它旨在使计算机具备感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力，从而能够执行各种任务。人工智能是一个广泛的领域，包括了机器学习、专家系统、知识表示与推理、搜索算法、逻辑推理、规划、进化算法、博弈理论与决策树、模糊逻辑、贝叶斯网络、强化学...
机器学习-多元线性回归
文章目录 代码什么是回归任务什么是多元什么是回归什么是多元线性回归表达式何时使用多元线性回归注意损失函数 代码 https://github.com/FULLK/AI_Study/tree/main/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E5%A4%9A%E5%85%83%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92 什么是回归任务 根...
自然语言处理NLP——基于电影知识图谱和大型语言模型（LLM）的KBQA问答机器人（增加自然语言提取实体及可视化）
文章目录 参考可视化逻辑运行演示 参考 https://github.com/Xiaoheizi2023/NLP_KBQA 可视化逻辑 提取出实体后去neo4j搜寻实体相关的图谱，然后返回数据再进行可视化可视化工具 cytoscape.js提取实体逻辑：分词后比对关键词 运行 数据库：Mysql(保存聊天和用户和帖子信息) neo4j(保存图谱信息) 后端：flask blueprint 前端：三件...