支持向量机 (SVM) 是一种监督学习算法，可用于分类和回归任务。SVM 是功能强大的算法，可用于解决各种问题。它们特别适用于数据线性可分的问题。但是，SVM 也可以通过使用核技巧来解决数据非线性可分的问题。在本文中，我们将探讨 SVM 背后的理论，并演示如何在 Python 中实现它们以进行数据分类。我们将详细解释代码及其输出，并讨论…… 阅读更多

神经网络是人工智能领域中广泛使用的概念，其基于人脑的结构。神经网络分层工作，最简单的层是顺序模型，其中当前层的输入是前一层的输出。为了创建、训练和测试神经网络模型，我们可以在 Python 中使用像 TensorFlow 这样的深度学习框架。每个神经网络模型都基于一些简单的步骤，例如获取数据、进行预测、比较预测以及最终更改预测以使其更接近目标。…… 阅读更多

机器学习是人工智能的一个分支，它涉及开发可以使计算机从输入数据中学习并做出决策或预测的统计模型和算法，而无需进行硬编码。它涉及使用大型数据集训练 ML 算法，以便机器可以识别数据中的模式和关系。什么是自编码器？具有自编码器的神经网络架构用于无监督学习任务。它由编码器和解码器网络组成，这些网络经过训练可以重建输入数据，方法是将其压缩为低维表示…… 阅读更多

如果您曾经与聊天机器人交谈并使用过语言翻译工具，那么您就会知道这些工具的工作方式与真人完全一样。这是因为它们使用自然语言处理 (NLP) 技术来理解人类用于交流的自然语言。然而，这相当复杂，因为每种语言都有不同的性质和结构以及各种上下文。自然语言处理 (NLP) 使用多种技术来获得尽可能接近自然语言的输出。其中一些技术包括——词形还原——这是将单词简化为其基本形式的过程…… 阅读更多

朴素贝叶斯算法是一种强大的工具，可以用来将文档或文本的单词分类到不同的类别中。例如，如果一篇文档包含“潮湿”、“下雨”或“阴天”等词语，那么我们可以使用贝叶斯算法来检查这篇文档是否属于“晴天”或“雨天”类别。请注意，朴素贝叶斯算法基于这样一个假设：被比较的两篇文档的词语彼此独立。然而，考虑到语言的细微之处，这很少是真的。这就是为什么该算法的…… 阅读更多

使用 NLP 中的 NMT 或神经机器翻译，我们可以将文本从给定语言翻译成目标语言。为了评估翻译执行情况，我们在 Python 中使用 BLEU 或双语评估研究分数。BLEU 分数通过比较机器翻译的句子和人工翻译的句子（均为 n 元语法）来工作。此外，随着句子长度的增加，BLEU 分数会下降。通常，BLEU 分数的范围为 0 到 1，较高的值表示质量更好。但是，获得完美的分数非常罕见。请注意…… 阅读更多

引言 在 Python 编程中，合并来自两个不同记录的子列表元素在处理复杂数据结构时可能是一种常见操作。有效合并子列表元素的能力对于数据处理、分析和可视化等任务至关重要。本文探讨了在 Python 中合并子列表元素的三种常见方法，提供了逐步说明、代码示例以及每种方法的比较结果。本文首先介绍合并子列表元素的重要性及其在不同编程场景中的相关性。它强调了理解不同算法和策略以有效地合并来自不同记录的子列表的重要性。Python-合并…… 阅读更多

引言 Python 现在被广泛认为是最通用的编程语言之一，它提供了大量的内置函数和方法来简化复杂的任务。在本文中，我们将深入探讨如何使用这些原生功能快速找到两个 Python 列表中的最大值和最小值。无论我们是初学者还是经验丰富的程序员，了解如何利用这些功能都可以大大简化我们的代码。从两个 Python 列表中查找最大值和最小值 在我们探讨如何从两个单独的列表中查找最大值和最小值之前，让我们首先熟悉 Python 提供的相应函数…… 阅读更多

简介 Python 是一种灵活且高效的编程语言，提供了广泛的功能。编程中一个常见的任务是在集合中查找键值相等的元素对。本文将探讨使用 Python 解决此问题的三种不同方法。我们将研究涉及到的算法，并花一点时间讨论一些与给定代码一起使用的关键语法，包括逐步说明，并包含带有 yield 的代码示例来说明解决方案。那么，让我们开始吧。最小键值相等对方法 字典：在 Python 中，字典……阅读更多

简介 列表数据结构处理不同数据类型的元素，例如整数、浮点数或字符串。元素需要用逗号分隔在方括号内定义。Python 语言主要由不同的数据结构组成，其中列表数据结构是最常用的。列表可以容纳不同数据类型的元素，并且一旦赋值，就不能更改。在本文中，我们将找到元素之间的最大距离。元素之间的最大距离 列表中的元素……阅读更多