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机器学习必知必会
AutoML原理与代码实例讲解
AutoML原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂,
机器学习
在各个领域的应用越来越广泛
AI大模型应用之禅
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2024-08-25 07:31
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
【
机器学习
】4. 相似性比较(二值化数据)与相关度(correlation)
SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中,f11表示两组都为1的组合个数,f10表示第一组为1,第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点,假设是比较稀疏的数据,如今天去哪一个地区,地区有成千上万个,但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大,如此计算的结果SMC必然很大,但是能够代
pen-ai
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2024-08-25 07:59
机器学习
机器学习
人工智能
scikit-learn
python
【
机器学习
】5. K近邻(KNN)
K近邻(KNN)1.K-NearestNeighbour1.1特点:计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离,参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预
pen-ai
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2024-08-25 07:59
机器学习
机器学习
人工智能
数据挖掘
深度学习
神经网络
机器学习
中的各种距离
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录:1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰
千寻~
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2024-08-25 07:58
机器学习
机器学习
距离
曼哈顿距离
欧氏距离
切比雪夫距离
未来已来:探索
机器学习
如何重塑人工智能的未来方向
引言:
机器学习
室实现人工智能的关键技术手段,应用领域持续延伸
机器学习
是人工智能的一个重要分支,主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测,而不需要明确的编程。
华清远见西安中心
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2024-08-25 06:56
人工智能
机器学习
机器学习
| 距离计算
文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离(有序属性)1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离(无序属性)3.MinkovDM距离(混合属性)4.加权距离(重要性不同)参考资料相关文章:
机器学习
|目录
机器学习
X1AO___X1A
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2024-08-25 06:55
机器学习基础
无监督学习
#
聚类算法
机器学习
无监督学习
聚类
距离计算
Python标准库、第三方库和外部工具汇总
这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/
机器学习
/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具
weixin_30650039
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2024-08-25 06:25
python
人工智能
开发工具
[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具
参考链接:Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/
机器学习
/深度学习
ey_snail
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2024-08-25 06:24
迁移学习之领域泛化
领域泛化领域泛化(DomainGeneralization)是
机器学习
和计算机视觉中的一个重要概念,它指的是模型能够从一个或多个源领域(sourcedomains)学习到的知识或模式,成功地应用到与训练时未见过的目标领域
踩着上帝的小丑
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2024-08-25 04:41
#
RL
迁移学习
人工智能
机器学习
【大模型从入门到精通39】LLM部署运维(LLM Ops)使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1
使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中,我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化
机器学习
工作流。
水木流年追梦
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2024-08-25 03:08
大模型
运维
开源
langchain
机器人
语言模型
AI人工智能 Agent:高级概念剖析
AI人工智能Agent:高级概念剖析关键词:人工智能,智能代理,
机器学习
,强化学习,多智能体系统,行为树,决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能(ArtificialIntelligence,AI
AI大模型应用之禅
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2024-08-25 03:36
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
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AGI
LLM
Java
Python
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遗传算法与深度学习实战(1)——进化深度学习
遗传算法与深度学习实战(1)——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动
机器学习
进行优化4.1
盼小辉丶
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2024-08-25 00:21
遗传算法与深度学习实战
深度学习
人工智能
遗传算法
每天一个数据分析题(四百八十七)- 非监督学习
C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
机器学习
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-24 23:13
数据分析题库
数据分析
学习
数据挖掘
每天一个数据分析题(四百八十八)- 非监督学习
C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
机器学习
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-24 23:13
数据分析题库
数据分析
学习
数据挖掘
使用Python进行数据分析的最佳实践
1.引言数据科学和
机器学习
正在改变世界,Python作为一种灵活且功能强大的语言,已经成为了数据科学家们的首选工具。它不仅易于学习,而且拥有丰富的生态系统,包括用于数据分析的强大工具包,如Nu
Envyᥫᩣ
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2024-08-24 22:39
python
数据分析
开发语言
编程语言
程序人生
【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器
等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围:SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、
机器学习
等设计与开发
No8g攻城狮
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2024-08-24 20:25
postgresql
数据库
sql
mysql
oracle
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02
一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频,我找到知乎上解释很好的文章,分享一下
机器学习
(一)线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型
xuanEpiphany29
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2024-08-24 19:21
人工智能
Python 数据清洗与预处理
Python数据清洗与预处理在数据科学和
机器学习
的项目中,数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何,原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的,甚至可能包含错误。
天蓝蓝23528
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2024-08-24 16:05
numpy
新书上架 | 《智能计算系统:从深度学习到大模型(第2版)》重磅上市!
欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab,机器人运动控制、多机器人协作,智能优化算法,滤波估计、多传感器信息融合,
机器学习
Mindtechnist
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2024-08-24 16:31
粉丝福利
深度学习
人工智能
数学基础 -- 梯度下降算法
它广泛应用于
机器学习
、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。
sz66cm
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2024-08-24 15:25
算法
人工智能
数学基础
【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧
技术专长:在
机器学习
、搜
算法驯化师
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2024-08-24 13:43
pyspark
大数据
hive
hadoop
数据仓库
spark
分布式
pyspark
hdfs
机器学习
中分类算法的优缺点
决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时,运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769
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2024-08-24 07:37
分类算法
机器学习
Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容
一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目,旨在探索
机器学习
在艺术和音乐创作中的应用。
爱研究的小牛
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2024-08-24 05:23
AIGC
深度学习
人工智能
opencv处理图片(实战指南)
一、OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
机器学习
软件库。
富士达幸运星
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2024-08-24 05:50
opencv
人工智能
计算机视觉
《菜菜的
机器学习
sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例
clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
2401_83977689
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2024-08-24 05:50
程序员
机器学习
sklearn
随机森林
机器学习
先导课《数值分析》(1)——绪论及误差分析
数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例(多项式简化求值)计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录(博客园)机
WarrenRyan
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2024-08-24 04:28
【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树(鸢尾花分类)
.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的
机器学习
方法
Better Rose
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2024-08-24 03:07
深度学习
深度学习
决策树
分类
【
机器学习
】Whisper:开源语音转文本(speech-to-text)大模型实战
目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解,第6次拿到了热榜第一。今天,分享其对称功能(语音转文本)模型:Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源,参数量最小39M,最大1550M
LDG_AGI
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2024-08-24 03:06
AI智能体研发之路-模型篇
机器学习
whisper
人工智能
语音识别
实时音视频
python
transformer
Few-shot Learning
Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种
机器学习
方法,旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。
代维7
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2024-08-24 03:04
大模型
深度学习
Scikit-learn:用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具,建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。
引言Scikit-learn是一个基于Python的
机器学习
库,旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。
Jr_l
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2024-08-24 02:28
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数据科学
数据挖掘
scikit-learn
数据分析
机器学习
:knn算法实现图像识别
1、概述使用K-近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片,将其分割成单独的数字图像,并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列,每个数字占据20*20个像素点,可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20,将其全部变成一列1*400格式,转换成数值特征4、最后使用
夜清寒风
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2024-08-24 00:52
机器学习
算法
人工智能
机器学习
在旅游业的革新之旅
机器学习
在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展,尤其是人工智能(AI)技术的广泛应用,各个行业都迎来了前所未有的变革。其中,旅游业作为全球经济的重要支柱之一,更是受益匪浅。
jun778895
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2024-08-24 00:48
机器学习
人工智能
Matplotlib 简介:Python 数据可视化的强大工具
在数据科学、数据分析和
机器学习
的工作流程中,数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势,还能够通过直观的图表来呈现分析结果。
chenkangck50
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2024-08-23 22:34
python
信息可视化
matplotlib
python
深度学习,创新点,模型改进
机器学习
,目标检测,目标识别,语义分割,GAN,CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python,pytorch欢迎大家咨询~
揽星河@
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2024-08-23 21:00
计算机视觉
机器学习
深度学习
python
人工智能
python库——sklearn的关键组件和参数设置
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的
机器学习
库
零 度°
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2024-08-23 21:26
python
python
sklearn
决策树与随机森林:比较与应用场景分析
决策树与随机森林:比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是
机器学习
中广泛使用的两种算法,因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型,易于理解和解释。
范范0825
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2024-08-23 20:22
决策树
随机森林
算法
四十一、【人工智能】【
机器学习
】- Bayesian Logistic Regression算法模型
系列文章目录第一章【
机器学习
】初识
机器学习
第二章【
机器学习
】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【
机器学习
】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【
机器学习
】【监督学习
暴躁的大熊
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2024-08-23 19:46
人工智能
人工智能
机器学习
算法
SQL
必知必会
(反范式设计)
BCNF(巴斯范式)如果数据表的关系模式符合3NF的要求,就不存在问题了吗?我们来看下这张仓库管理关系warehouse_keeper表:image.png在这个数据表中,一个仓库只有一个管理员,同时一个管理员也只管理一个仓库。我们先来梳理下这些属性之间的依赖关系。仓库名决定了管理员,管理员也决定了仓库名,同时(仓库名,物品名)的属性集合可以决定数量这个属性。这样,我们就可以找到数据表的候选键是(
羋学僧
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2024-08-23 16:10
python实现梯度下降优化算法
在
机器学习
中,它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例,展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。
孺子牛 for world
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2024-08-23 15:49
python
算法
机器学习
7.3分非肿瘤生信,热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证,值得收藏!
2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,
机器学习
算法等。
生信小课堂
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2024-08-23 14:08
计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计
开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、
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、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP
计算机毕业设计大全
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2024-08-23 11:05
方差:理解数据的离散程度
理解方差有助于我们更好地分析数据,并在金融、科学研究、
机器学习
迷路爸爸180
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2024-08-23 10:52
概率论
机器学习
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【Python
机器学习
】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线
构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示:1、解析:从自然语言文本中提取特征、结构化数值数;2、分析:通过对文本的情感、语法合法度及语义打分,生成和组合特征;3、生成:使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复;4、执行:根据对话历
zhangbin_237
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2024-08-23 10:51
Python机器学习
自然语言处理
机器人
人工智能
python
机器学习
【
机器学习
理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法
在所有的
机器学习
分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
大数据AI
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2024-08-23 10:20
Machine
Learning
机器学习
机器学习
·day4梯度下降
参考原文地址:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降?二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法,我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降?批量梯度下降(batchgradientdescent)算法的公式为:其中a是学习率(le
#include<菜鸡>
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2024-08-23 10:20
机器学习
机器学习
人工智能
前端
必知必会
-CSS布局伪元素
文章目录CSS伪元素伪元素的语法:::first-line伪元素::first-letter伪元素伪元素和HTML类多个伪元素CSS-::before伪元素CSS-::after伪元素CSS-::marker伪元素CSS-::selection伪元素总结CSS伪元素CSS伪元素用于设置元素的指定部分的样式。例如,它可用于:设置元素的第一个字母或行的样式在元素内容之前或之后插入内容伪元素的语法:se
编程岁月
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2024-08-23 10:48
前端
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基础篇(八)——逻辑回归
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基础篇(八)——逻辑回归一、简介分类问题是
机器学习
中常见的一种问题,而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如,我们可以将数据分成A类和B类。
柚子味的羊
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2024-08-23 04:46
数据分析
机器学习
机器学习
算法
逻辑回归
WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案
从事
机器学习
以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵
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2024-08-23 03:08
Python基础课程
pip
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python
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中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点,将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤:随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果,更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3,直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点
weixin_63207763
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2024-08-23 01:25
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算法
均值算法
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星河涛声天净沙
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2024-08-22 19:39
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