凫弥 - 博客园

2025年6月16日

摘要： Streamlit 简介什么是streamlit Streamlit是一个免费的开源框架，用于快速构建和共享漂亮的数据科学Web应用程序。它是一个基于Python的库，专为机器学习工程师设计。数据分析工程师不是网络开发人员，他们对花几周时间学习使用这些框架来构建网络应用程序不感兴趣。相反，他们需要阅读全文

posted @ 2025-06-16 19:31 凫弥阅读(463) 评论(0) 推荐(0)

day07-Dify高级案例01图像识别

摘要： # 1 dify对接大模型报错问题 ## 1.1 对接硅基流动 ## 1.2 对接deepseek ## 1.3 对接本地ollama ## 1.4 对接火山方舟 # 2 应用发布 ## 2.1 创建应该 ## 2.2 填入提示词 ## 2.3 选择模型 ## 2.4 测试 ## 2.5 发布 ## 阅读全文

posted @ 2025-06-16 19:24 凫弥阅读(1941) 评论(0) 推荐(0)

2025年6月15日

10 广告收益项目实战

摘要：机器学习项目实战-广告收益回归预测.ipynb 阅读全文

posted @ 2025-06-15 20:00 凫弥阅读(246) 评论(0) 推荐(0)

09 决策树-XGBoost算法

摘要：目录1、Xgboost介绍1.1、Xgboost概述1.2、青出于蓝2、Xgboost树的定义2.1、构造决策树2.2、决策树集成3、Xgboost目标函数3.1、目标函数方程3.2、目标函数泰勒展开3.3、定义一棵树3.4、定义树的复杂度3.5、叶结点归组3.6、树结构得分3.7、XGBoost与阅读全文

posted @ 2025-06-15 19:59 凫弥阅读(440) 评论(0) 推荐(0)

day06-Dify基础案例

摘要： 1 虚拟机快照-服务重启-运行虚拟机 1.1dify服务管理 # 1 每次关机后，虚拟机被关闭，dify服务也会被关闭 # docker ps # 发现docker不在运行，我们需要先启动docker Cannot connect to the Docker daemon at unix:///va 阅读全文

posted @ 2025-06-15 13:29 凫弥阅读(693) 评论(0) 推荐(0)

2025年6月12日

08 决策树-GBDT梯度提升分类树

摘要： 3-GBDT梯度提升树.ipynb 1、交叉熵 1.1、信息熵构建好一颗树，数据变的有顺序了（构建前，一堆数据，杂乱无章；构建一颗，整整齐齐，顺序），用什么度量衡表示，数据是否有顺序：信息熵物理学，热力学第二定律（熵），描述的是封闭系统的混乱程度信息熵，和物理学中熵类似的 H(x)=−∑i=1 阅读全文

posted @ 2025-06-12 19:58 凫弥阅读(291) 评论(0) 推荐(0)

07 决策树-分类算法

摘要： 1-决策树算法.ipynb 1、决策树概述决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决策的过程，早期人工智能模型中有很多应用，现在更多的是使用基于决策树的一些集成学习的算法。这一章我们把决策树算法理解透彻了，非常有利于后面去学习集成学习。 1.1、示例一我们有阅读全文

posted @ 2025-06-12 19:55 凫弥阅读(307) 评论(0) 推荐(0)

06 无监督学习-聚类算法

摘要：目录1、聚类介绍1.1、聚类作用1.2、有监督与无监督学习1.3、聚类算法1.4、相似度1.5、数据间的相似度1.6、余弦距离2、K-means2.1、聚类原理2.2、K-means算法原理2.3、K-Means优缺点2.4、K-means损失函数2.5、K-means执行过程2.6、K-means 阅读全文

posted @ 2025-06-12 19:53 凫弥阅读(465) 评论(0) 推荐(0)

05 线性分类-逻辑斯蒂回归

摘要：目录1、逻辑斯蒂回归1.1、逻辑斯蒂回归是什么1.2、Sigmoid函数介绍2、逻辑回归公式推导2.1、损失函数推导2.2、立体化呈现3、逻辑回归迭代公式3.1、函数特性3.2、求导过程3.3、代码实战4、逻辑回归做多分类4.1、One-Vs-Rest思想4.2、代码实战5、多分类Softmax回归阅读全文

posted @ 2025-06-12 19:52 凫弥阅读(441) 评论(0) 推荐(0)

04 线性回归-优化

摘要：目录1、归一化 Normalization1.1、归一化目的1.2、归一化本质1.3、最大值最小值归一化1.4、Z-score标准化2、正则化 Regularization2.1、过拟合欠拟合2.2、套索回归（Lasso）2.3、岭回归（Ridge）3、线性回归衍生算法3.1、Lasso算法使用3. 阅读全文

posted @ 2025-06-12 19:51 凫弥阅读(355) 评论(0) 推荐(0)

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