引言

您是否曾经想过自动驾驶汽车如何在繁忙的街道上导航，或者Netflix如何推荐您下一个值得追的剧集？这些看似智能系统背后的魔法往往在于导数和梯度的力量。这些来自微积分的基础概念构成了许多机器学习算法的基石，使它们能够从数据中学习和改进。本文将揭开这些关键要素的神秘面纱，为初学者和寻求更深层理解的人提供清晰而引人入胜的介绍。

1 说明

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1.1 环境：python3.8+matplotlib3.3.2

1.2 效果图：3D自旋转玫瑰花

2 技术要点：

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2.1 3D的matplotlib作图mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D和numpy的相关函数的复习。

更新了pycharm【2024.1】之后，在运行Matplotlib图表后发现窗口是贴在边上的，而且不能交互，一时不知道在哪里设置

后来在设置的这个地方找到了设置选项：设置--python图--在工具窗口中显示绘图

本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在

11.1 基础概念及图像表示

11.1.1 数字图像根基

上一节我们讲到了决策树这个算法，但是一棵决策树可能会存在过拟合的现象，而且对数据微小的变化也比较敏感，为了解决这些问题，我们可以通过多棵树的方式，也就是今天要介绍的随机森林。

随机森林算法也就是Random Forest，它是一种集成学习算法，所谓集成学习，就是通过多个能力比较弱的机器学习模型的预测结果来得到一个更好的预测结果。随机森林的这一种方式叫做Bagging，它是Bootstrap Aggregate的简写，就是通过自助采样（bootstrap sampling）生成多个训练子集，分别训练后把结果聚合起来。

文章目录

• 1 什么是Matplotlib
• 1.1 Matplotlib的安装
• 1.2 Matplotlib的基本使用
• 2 绘制直线
• 3 绘制折线
• 设置标签文字和线条粗细

简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。

监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。

引言

想象您被蒙住眼睛站在山上，迫切地寻找最低点。您只能感受到脚下地面的斜率。这基本上就是梯度下降为机器学习算法所做的。它是一个强大的优化算法，通过迭代地"下坡"移动来帮助我们找到模型的最佳参数，从而最小化成本函数。本文将揭开这个核心算法背后的魔法，使其对初学者和经验丰富的机器学习爱好者都易于理解。

无论是从身份，还是从附加值角度看
沃尔沃V60都不单单是“S60旅行版”
唯一的问题或许是“有点贵”……

本次试驾的为2023款沃尔沃V60运动版，作为小改款车型在设计造型方面没有太大的改变，依旧采用家族式风格设计，具有很高的品牌辨识度。