摘要： 在Windows 系統上安裝和配置 NVIDIA 驅動 步驟 第一步：確認您的顯卡支持 CUDA 首先，請訪問 NVIDIA 的官方 CUDA 支持列表，確認您的 GPU 型號支持 CUDA： https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 第二步：安裝適用于 WSL 閱讀全文

摘要： 在 Windows 系統上安裝 Docker Desktop 前言 Docker是一個超級流行的跨平臺應用程序，可以輕松構建、共享和運行容器，滿足各種跨平臺部署軟件和代碼的需求。 系統要求 在開始安裝之前，請確保您的 Windows 系統滿足以下要求： 硬件要求 64位處理器 4GB 系統 RAM（ 閱讀全文

摘要： 重生之從零開始的神經網絡算法學習之路——第五篇 超極限深入Scikit-learn（支持向量機與核方法） 當年戚繼光抗倭，面對復雜多變的海岸線地形，需要靈活調整戰術，有時直擊要害，有時迂回包抄。而今重生后的你，在掌握了降維技術后，正準備迎接機器學習中另一個強大武器——支持向量機(SVM)與核方法，學 閱讀全文

摘要： 重生之從零開始的神經網絡算法學習之路——第四篇 究極深入Scikit-learn（降維技術與主成分分析） 朱元璋在鞏固明朝統治后，面對繁雜的州縣信息，需要提煉關鍵要素，去蕪存菁，以高效管理國家。而今重生后的你，在掌握了聚類分析后，正面臨著機器學習中另一個重要挑戰——高維數據處理與降維技術。 前情回顧 閱讀全文

摘要： 重生之從零開始的神經網絡算法學習之路——第三篇 深入Scikit-learn（聚類問題與無監督學習） 朱元璋在建立明朝后，不僅需要管理已知的州縣，更要探索未知的疆域，發現潛在的威脅與機遇。而今重生后的你，在掌握了分類問題的基本方法后，正面臨著機器學習中另一個重要領域——無監督學習與聚類分析。 前情回 閱讀全文

摘要： 重生之從零開始的神經網絡算法學習之路——第二篇 深入Scikit-learn（分類問題與交叉驗證） 昔日朱元璋在建立大明王朝的過程中，不僅需要攻城略地，更要懂得鞏固治理、任用賢能。而今重生后的你，在掌握了線性回歸這一"基本功"后，正面臨著機器學習中更加復雜而精彩的分類世界。 前情回顧 在第一篇中，你 閱讀全文

摘要： 重生之從零開始的神經網絡算法學習之路——第一篇 初學Scikit-learn（線性回歸預測問題的實現） 熟讀歷史的你，深知當初明朝開國皇帝朱元璋，最初也只是一介草夫，正所謂萬事開頭難。而今重生后的你，面對這機器學習的世界，亦如當年朱元璋面對元末亂世，既感迷茫又懷揣著無限可能。 前情回顧 在序篇中，你 閱讀全文

摘要： 重生之從零開始的神經網絡算法學習之路——序篇（集成Git管理代碼） 自重生以來，你經歷過一場異常可怕的夢境。然而夢又何嘗不能轉化為現實？你漸漸意識到：或許只有足夠努力，不處處依賴他人，才能真正擺脫這夢魘…… Git 本地安裝 下載地址：https://git-scm.com/downloads （直 閱讀全文

摘要： 重生之從零開始的神經網絡算法學習之路——序篇（環境搭建） 自重生以來，已恍惚許久，但前世的記憶卻突然如潮水般涌上心頭：不錯，你就是那曾經的大明皇帝！但話又說回來，相比于此生如今境遇，亦或許，你不該再甘于平庸下去？ 環境選擇 操作系統：Windows 11 家庭中文版 版本號：26100.4946 （ 閱讀全文

摘要： Reborn Date:2025/08/19 第一階段：夯實機器學習基礎（1-2個月） 數學基礎強化 線性代數：矩陣運算、特征值分解（推薦MIT OpenCourseWare 18.06） 概率論與統計：貝葉斯定理、概率分布（推薦《概率導論》） 微積分：偏導數、梯度概念（Khan Academy微積 閱讀全文