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作者：i阿极
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| 专栏案例：机器学习案例 |
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| 机器学习(一)：线性回归之最小二乘法 |
| 机器学习(二)：线性回归之梯度下降法 | </
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1.1 奇异值分解 奇异值分解（ Singular Value Decomposition，SVD ）是一种重要的矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下： 对于任意 m × n m times n m × n 的矩阵 A A A ，它的 SVD 分解为： A = U $
1.1 K-means的介绍 K均值（ K-means ）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数据组。该算法通过迭代优化来最小化所有数据点与其所属簇的欧氏距离之和，从而找到最佳的簇划分。 需要区分一下，K-means和KNN是两
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作者：禅与计算机程序设计艺术 近年来，随着人工智能（AI）、大数据、云计算等新技术的不断涌现，医疗行业迎来了新的机遇与挑战。传统的手术治疗仍然占据着医疗行业的主流，但在传统手术中存在高门槛、效率低下的情况。近几年，“AI+机器人”的出现可以极大提升患
1. 引言 增材制造（Additive Manufacturing，AM）近年来引起了大量的研究关注，这主要是因为它可以提供定制化、复杂结构的零件制造解决方案。在AM过程中，热场的分布和变化直接影响了零件的质量和性能。对此，采用有限元法（FEM）进行模拟已经成为了一种广泛使用的方法。然
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如何使用Python进行机器学习 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。 机器学习是人工智能的一个分支，是让计算机自动“学习”。学习的过程是从经验E中获得知识K。经验E可以是一个数据集，比如一个图像数据集。知识K可以是计算机自动从图像数
🧑 作者简介 ：阿里巴巴嵌入式技术专家，深耕嵌入式+人工智能领域，具备多年的嵌入式硬件产品研发管理经验。 📒 博客介绍 ：分享嵌入式开发领域的相关知识、经验、思考和感悟,欢迎关注。提供嵌入式方向的学习指导、简历面试辅导、技术架构设计优化、开发外包等服
