LVM数据处理算法示例模板
LVM数据处理算法提供了视频清洗、视频分类、视频内容清理、视频基本信息的提取、视频caption生成的功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的视频数据并生成相应的文本描述，方便为后续的视频生成模型训练提供优质的视频数据。本文为您介绍Designer中视频数据过滤打标预置模板的使用说明。
LVM图像处理算法示例模板
LVM图像处理算法提供了图像清洗、图像内容清理、图像基本信息的提取、图像caption生成的功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的图像数据并生成相应的文本描述，方便为后续的图像生成模型训练提供优质的图像数据。本文为您介绍Designer中图像-文本对过滤预置模板的使用说明。
MLP回归的训练过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归的训练过程涉及前向传播、损失计算、反向传播及参数更新的多个步骤，通过这些步骤模型可以逐渐学习并优化，从而准确预测输出结果。
机器学习入门（三）：K近邻算法原理 | KNN算法原理
前言 朋友们大家好，让我们一起踏入机器学习的奇妙世界，先来聊聊一位特别“邻近”的朋友——KNN算法。想象一下，当你在陌生的城市找餐馆，可能会问附近的朋友：“嘿，你们常去哪家吃？”KNN算法就像这样，它找“最邻近”的样本朋友来帮你做决定。简单直接，却能在分类和回归问题上展现不凡力量。 学习目标 理解KNN 算法原理 为什么学习KNN算法 KNN是监督学习...
【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
一、机器学习的基本概念 定义： 机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。 主要类型： 监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分...
深入探索机器学习中的支持向量机（SVM）算法：原理、应用与Python代码示例全面解析
在机器学习的广阔天地里，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）无疑是一颗璀璨的明珠。作为一种强大的监督学习算法，SVM不仅在分类任务中大放异彩，还能扩展到回归分析和异常检测等领域，其独特的魅力吸引了无数研究者和实践者的目光。 SVM的核心思想是在高维空间中寻找一个最优超平面ÿ...
MLP回归的推理过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归算法在推理阶段的主要任务是使用训练好的模型对新数据进行预测。这一过程包括加载模型、预处理新数据、通过前向传播计算、获取最终预测结果。
机器学习笔记（一） 感知机算法 之 原理篇
这篇学习笔记强调几何直觉，同时也注重感知机算法内部的动机。限于篇幅，这里仅仅讨论了感知机的一般情形、损失函数的引入、工作原理。关于感知机的对偶形式和核感知机，会专门写另外一篇文章。关于感知机的实现代码，亦不会在这里出现，会有一篇专门的文章介绍如何编写代码实现感知机，那里会有几个使用感知机做分类的小案例。 ...
【机器学习】深入探索机器学习：线性回归算法的原理与应用
1. 引言 线性回归算法是一种在机器学习中广泛应用的预测性分析方法。其核心概念在于建立因变量（或称为目标变量、响应变量）与自变量（或称为特征、预测变量）之间的线性关系模型。简单来说，线性回归试图通过找到一条最佳的直线（在二维空间中）或一个超平面（在高维空间中），来最小化预测值与实际值之间的误差 ...
SWING算法工具使用文档
Swing 是阿里巴巴原创的一种新的match算法，不同于传统基于“点”的节点亲密度（proximity）计算方式，如：Common Neighbors, Adamic/Adar, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, Wb-cosine, Rooted PageRank等，Swing会考虑网络结构信息，以高维的网络结构向二跳节点扩展，抗噪能力强，相比传统的...
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