决策曲线第61页

Ｋ近邻模型原理（一）

k近邻(K-NearestNeighbor,简称KNN)算法既可以用于分类问题也可以用回归问题．两者最大的区别在于最终决策时方法的选择，对于分类问题来说，采用多数表决法；而对于回归问题来说，采用选择平均法

徐_清风·2024-01-24 18:36

《如何持续做正确的事五》

第五章：有效决策、量化世界、让选择更完美一、提前规划，确定好自己的目标1、如何规划观察现场～提出假设～设计并进行试验～得出结论2、拥有财商思维：目标、资源与实力A、目标：每个人生阶段都需要有

嘉之木·2024-01-24 18:46

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN

数智物语·2024-01-24 18:05

直觉在决策中的作用举足轻重

著名音乐家坂本龙一，在创作音创作音乐时，总有源源不断的灵感，当记者采访他时，问他:“灵感来源于哪？”他浅浅地说道:“我只是将过去听过的音符在合适的时候重新组合，没有什么创造性。”其实，这就是右脑发挥的作用，将过去听到音符的经验，通过直觉写出来，就是创造的过程。可见，右脑在我们完成一件事情的过程中有多重要。在《波士顿咨询工作法：精准运用直觉》这本书中，将教我们在逻辑和理论无法解决问题时，如何学会采用

星儿呵呵·2024-01-24 18:52

加密项目调研的评估框架

在分析加密项目时，检查项目的不同方面以做出明智的投资决策非常重要。通常，您应该避免基于情绪做出冲动的决定，因为这可能会导致经济损失。相反，请考虑以下几个方面：这些只

慎思知行·2024-01-24 18:25

随机森林（Random Forest）

随机森林随机森林是决策树的升级版随机指树的生长过程随机。构建决策树时，从训练数据中有放回地选取一部分样本，且随机选取部分特征进行训练。

Sanchez·J·2024-01-24 18:12

决策树（Python）

决策树（DecisionTree）为达到目标，根据一定的条件进行选择的过程，就是决策树，常用于分类构成元素是结点和边结点：根据样本的特征作出判断，根节点、叶节点。边：指示方向。

Sanchez·J·2024-01-24 18:11

threejs创建模型，并保存本地-带钻孔角度的模型生成

提取钻孔数据（方向角和深度，以及层高）根据方位角计算空间点位，获取到空间线数据将线数据根据层高等分，获取到单层的曲线数据将单层曲线拟合成柱体根据层信息绘制贴图

瘦猴打羽毛球·2024-01-24 17:51

CAD2020-objectArx开发笔记---目录

网络通讯等功能，优先学习arx一、环境配置二、命令注册、表结构三、封装代码3.1工具类封装3.2简单交互3.3ads篇（重点）3.4AcGe几何类篇四、数据库实体类4.1圆、圆弧、多段线4.2椭圆、文字、样条曲线

chuck-Gemini·2024-01-24 17:15

Python中类的继承实现

""派生类继承了基类的一切"，这里创建基类曲线，派生类有椭圆。派生类调用基类的方法，只需方法名前加上基类基类名作为前缀，再将派生类的self和其他参数传入。

编程设计366·2024-01-24 17:41

机器学习：P-R曲线（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,label_binarizefromsklearn.multiclassi

捕捉一只Diu·2024-01-24 16:25

机器学习入门基础-决策树

九、决策树9.1决策树原理9.1.1决策树概述决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法

风度78·2024-01-24 16:24

定投策略无需改良

每次根据当前价格作出的决策，事实上依赖

汇汇的感悟·2024-01-24 16:12

大模型时代下的智能体与多模态化

一、智能体的崛起智能体，也称为智能代理或智能软件代理，是一种能够自主感知、分析、决策并执行任务的软件实体。

百度_开发者中心·2024-01-24 16:43

利用LLM大模型实现智能报表生成

在当今的信息化时代，报表作为企业决策的重要依据，其生成和管理显得尤为重要。传统的报表生成方式往往需要耗费大量的人力和时间，且容易出错。

百度_开发者中心·2024-01-24 15:42

沉没成本与边际成本

这是日更100篇的第5篇沉没成本是指已经付出的、无法回收的成本，很多人都知道不能用沉没成本来作为决策依据，但是却少有人能真正做到不被沉没成本影响。大多数情况下，我们都是知行不一。

白夜不行·2024-01-24 15:50

机器学习工程师在人工智能时代的角色

这一变革性技术的核心是机器学习，该领域专注于开发算法，使计算机系统能够在无需明确编程的情况下学习并做出预测或决策。机器学习工程师在各种应用中实施和部署机器学习模型方面发挥着至关重要的作用。

安静到无声·2024-01-24 15:19

汽车数据解决方案：通过更好的数据提高速度

无论您是负责数字化转型的CIO或IT团队，还是实施IoT和AI洞察的工厂经理，或者是管理复杂数据管道的ADAS和无人驾驶团队，我们都可以帮您在数据发展曲线上保持领先。

小信瑞·2024-01-24 15:43

开源模型应用落地-KnowLM模型小试-入门篇（一）

在医药领域，知识图谱可以整合医学知识和临床数据，辅助医生进行诊断和治疗决策，并提供个性化的医疗建议和健康管理服务。接下来我们将进一步探讨如何利用开源的大型语言模型，以更

charles_vaez·2024-01-24 15:39

python 5个常用框架总结-笔记

学习曲线较陡峭，

java2508·2024-01-24 14:06

工程管理系统简介工程管理系统源码 java工程管理系统工程管理系统功能设计

工程项目管理软件（工程项目管理系统）对建设工程项目管理组织建设、项目策划决策、规划设计、施工建设到竣工交付、总结评估、运维运营，全过程、全方位的对项目进行综合管理工程项目各模块及其功能点清单一、系统管理

m0_72864708·2024-01-24 14:41

2020-11-08每日检视Day370

健康：①身材曲线——香肩美背，腹部肌肉紧实，臀部微翘②神态：眼睛有神，笑容亲和③健身房每周不少于4次。④游

洒脱转身·2024-01-24 13:20

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

YOLOV5单目测距+车辆检测+车道线检测+行人检测（教程-代码）

这对于智能驾驶、机器人导航等领域至关重要，可以帮助车辆或机器人感知周围环境的远近，并做出相应的决策。其次，YOLOv5可以用于车辆检测

毕设阿力·2024-01-24 13:23

1. MATLAB的Plot中的Legend设定为多行多列

以下是一个示例%创建一些示例数据x=1:10;y1=x;y2=2*x;y3=3*x;y4=4*x;%绘制四条曲线plot(x,y1,'DisplayName','Line1');holdon;plot(

DoYoungExplorer·2024-01-24 13:53

12- OpenCV：算子(Sobel和Laplance) 和Canny边缘检测详解

变化率做成一根曲线，所以变化率最大的就在顶点。（1）边缘是什么：是像素值

Ivy_belief·2024-01-24 12:12

On the Road with GPT-4V(ision): Early Explorations of Visual-Language Model on Autonomous Driving

OntheRoadwithGPT-4V(ision):EarlyExplorationsofVisual-LanguageModelonAutonomousDriving)摘要对自动驾驶技术的追求取决于感知、决策和控制系统的复杂集成

这家伙是个好家伙·2024-01-24 12:07

读书笔记---选择情绪---驾驭情绪

——埃莉诺-罗斯福人们通常希望能够控制自己的情绪，抛开一些自己不喜欢的感觉，比如愤怒、兴奋或恐惧等，人们常常期待在决策和行动时不要受这些情绪的影响，认为“驾驭情绪

牛一书房·2024-01-24 11:37

Java中的内存溢出与内存泄漏深度解析

目录引言一.内存溢出（MemoryOverflow）1.1堆内存溢出1.2栈内存溢出1.3内存溢出的解决策略1.3.1优化对象的创建和销毁1.3.2调整堆内存大小1.3.3使用内存分析工具1.3.4避免创建过大的对象

喔的喔的嘛呀·2024-01-24 11:25

《身为职场女性》没有人在上任第一天就与下属建立联盟！

但如果你换的是领导岗位，很多工作需要你去协调、去组织、去做出决策时，你忽视了与同事的联结，那么你的工作就很容易乱了套。

狸耳朵·2024-01-24 11:25

可视化技术：重塑城市管理新篇章

随着科技的飞速发展，数据可视化已经成为各行业展示、分析和决策的重要工具。而在城市管理领域，3D可视化技术的运用更是为城市规划、建设和运营带来了革命性的变革。

久数君·2024-01-24 11:50

2024年可能会用到的几个地图可视化模板

它们不仅有效而美观地呈现数据，还能为企业的决策和发展提供有力的数据支持。今天小编整理了几个使用频率最高、效果较好的可视化地图组件，希望能为大家设计出更加漂亮的

葡萄城技术团队·2024-01-24 11:48

网站安全每日话题——网页内容被篡改怎么办

这可能导致用户做出错误的决策，影响其体验和利益。品牌形象受损对于企业和品牌网站而言，网页内容被篡改可

小名空鵼·2024-01-24 11:45

1018——思考，时代的便车（2）

简而言之，我们所有的行动进行数据化，然后用数据进行分析，最后通过分析辅助进行决策。

周承忠_5330·2024-01-24 11:40

生活原则2：用五步流程实现你的人生愿望

《原则》：时间就像一条河流，载着我们顺流而下，遇到现实，需要决策，但我们无法停留，也无法回避，只能以最好的方式应对。生活原则2：用五步流程实现你的人生愿望个人进化过程通过5个不同的步骤发生。

牧羊大叔·2024-01-24 11:07

数据结构之----贪心算法

贪心算法是一种常见的解决优化问题的算法，其基本思想是在问题的每个决策阶段，都选择当前看起来最优的选择，即贪心地做出局部最优的决策，以期望获得全局最优解。

默语玄·2024-01-24 11:09

ID3决策树的建模流程

下面以一个简单的数据集，包括了天气、温度、湿度三个特征，以及是否出门的目标变量，来演示ID3决策树的建模流程。

今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况

今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

ID3, C4.5和CART的异同点

ID3,C4.5和CART都是决策树算法，它们在数据挖掘和机器学习中被广泛应用。下面是它们的一些异同点：相同点：都是用于构建决策树的算法，可以用于分类和回归问题。

今天也要加油丫·2024-01-24 11:35

人工智能工程师将来有什么发展

人工智能工程师负责创建和开发自动化系统、算法和机器学习模型，以实现自主决策和任务执行。

人工智能技术与咨询·2024-01-24 10:49

如何成为一名合格的人工智能工程师

人工智能工程师负责创建和开发自动化系统、算法和机器学习模型，以实现自主决策和任务执行。

人工智能技术与咨询·2024-01-24 10:49

即使能够拿稳, 也未必十拿九稳

——决策——因为只为获得，所以难以放弃。——调控——自己吓唬自己，往往也容易吓坏自己。

关制钧·2024-01-24 10:28

机器学习整理

有监督学习：从有标记的样本中学习，如决策树。无监督学习：从不含标记的样本中学习，如K均值算法。性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，

Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

带看培训（带看前）

有时候我们会告诉客户带定金过来带看，带决策人。#带看前的重要性如果大家意识不到重要性，我们就不会去这份工作。即使去做也是敷衍的，那结果也不会特别完美。

位凤莲的践行之旅·2024-01-24 09:16

CVA进阶9:现金流折现估值法

北极星_af31·2024-01-24 09:54

基于极限学习机的曲线分类，基于极限学习机的光谱分类，基于极限学习机的分类预测

目录背影极限学习机基于极限学习机的曲线分类，基于极限学习机的光谱分类，基于极限学习机的分类预测主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：基于极限学习机的曲线分类，基于极限学习机的光谱分类

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-24 08:34

【单层感知器】花语神经网络的原理解析

这些特征被输入到感知器中，感知器会根据这些特征做出决策，判断这个花属于哪一类。感知器内部有一组权重

德天老师·2024-01-24 08:32

吴恩达机器学习介绍第一章介绍

机器学习的目标是让计算机系统能够自动分析和理解数据，并根据数据的模式和规律做出预测和决策，而无需明确的编程指令。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

清☆茶·2024-01-24 08:30

不加班程序员·2024-01-24 07:10

樊登读书践行笔记《行为设计学——打造峰值体验》

图片发自App一、为何要峰值体验心理学家在大量研究后证实，某些经历不仅不会随遗忘曲线逐渐被淡化，反而会记忆犹新，这就是“记忆隆起”。

老谭酸菜2020·2024-01-24 07:55

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