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公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容 作者:luanhz 来源:小数志导读最近在研究一些机器学习方面的论文,翻到了一篇较早的机器学习综述(2017年),虽然不是最新的研究现状,但考虑到经典机器学习算法其实发展并不像深度学习那么迅猛,所以其论述还是很有参考性。本文就其中关于机器学习算法分类的一段进行选摘翻译,以供参考。原文链接可通过阅读原文查阅。以下译文选摘自2017年发表在IJIR
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目录前言从数据的线性可分到间隔最大化对偶算法线性支持向量机与非线性支持向量机实践案例前言从这一期开始,我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型,主要包括逻辑回归,支持向量机,决策树,因子分析,主成分分析,K-Means聚类,多元线性回归,时间序列,关联规则,朴素贝叶斯,隐式马尔可夫,协同过滤,随机森林,XGBoost,LightGBM等,一般会涵盖算法模型的引入背景,算法模型依赖的数学原理,算法模型
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
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- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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