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决策树——ID3算法
机器学习
中,决策树是一个预测模型;它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
ok的ok路
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2024-08-25 16:00
算法
决策树
机器学习
介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
TensorFlow是一个开源的
机器学习
框架,由Google开发并维护。它用于构建和训练各种
机器学习
模型,包括神经网络模型。
乔丹搞IT
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2024-08-25 16:27
人工智能
机器学习
ai
AI写作
macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook
机器学习
的作业要求Python-3.6的环境,记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本,你也可以安装其他版本,方法相同。
weixin_39897267
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2024-08-25 16:26
macbook
air怎么安装python
Keras深度学习框架实战(2):估计模型训练所需的样本量
1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于
机器学习
项目的成功至关重要,以下是几个主要原因:防止过拟合与欠拟合:过拟合:当模型在训练数据上表现极好,但在未见过的测试数据上表现糟糕时
MUKAMO
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2024-08-25 15:52
AI
Python应用
Keras框架
深度学习
keras
人工智能
小琳 AI 课堂:
机器学习
欢迎来到小琳AI课堂
机器学习
:如同让计算机拥有超能力的神奇魔法
机器学习
,这门超酷的多领域交叉学科,居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。
小琳ai
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2024-08-25 15:52
小琳AI课堂
人工智能
机器学习
【
机器学习
】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法
引言特征工程是
机器学习
中的一个关键步骤,它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征,以提高模型的性能和预测能力LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator
Lossya
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2024-08-25 15:48
机器学习
回归
人工智能
算法
特征工程
软件看门狗的设计与实现
在软件开发中,特别是在
嵌入式
系统、实时系统或任何需要高可靠性和故障恢复能力的领域,看门狗(Watchdog)机制扮演着至关重要的角色。
极地星光
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2024-08-25 11:25
软件功能原理
C/C++
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探索联邦学习:保护隐私的
机器学习
新范式
探索联邦学习:保护隐私的
机器学习
新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言 在数字化浪潮的推动下,我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。
洋葱蚯蚓
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2024-08-25 11:54
机器学习
python
机器学习
人工智能
神经网络
深度学习
算法
赠书 | 李航老师的蓝皮书
赠书活动统计学习方法“统计
机器学习
方法是实现智能化目标的最有效的手段,统计
机器学习
是各种智能性处理研究领域中的核心技术,并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”
茗创科技
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2024-08-25 10:04
cmake:VS2015和GCC编译cJSON
cJSON是基于ANSIC的跨平台JSON解析开源库,在
嵌入式
应用中使用比较广泛,cJSON支持CMAKE编译,本文以脚本形式提供了使用CMAKE基于VS2015/Windows以及GCC/MinGW的编译过程
10km
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2024-08-25 10:23
cmake
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c/c++/c++11
cJSOn
cmake
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gcc
python读取csv,中文输出乱码的解决方案
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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2024-08-25 10:22
Python基础课程
python
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乱码
解决方案
matlab实现梯度下降优化算法
在
机器学习
领域,它常被用来优化模型的参数,比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。
孺子牛 for world
·
2024-08-25 09:13
matlab
算法
开发语言
向量数据库Faiss的搭建与使用|Faiss|向量数据库|高效检索|
机器学习
|大规模数据
目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中,快速且高效地进
concisedistinct
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2024-08-25 09:10
人工智能
faiss
数据库
人工智能
机器学习
【
机器学习
】3. 欧式距离,曼哈顿距离,Minkowski距离,加权欧式距离
Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−
pen-ai
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2024-08-25 08:34
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
python
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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
嵌入式
机器视觉的流水线分拣机器人:OpenCV、 FreeRTOS、 TensorFlow(代码详解)
本项目旨在设计一款基于
嵌入式
机器视觉的流水线分拣机器人,通过高效的图像处理与实时控制技术,实现对物品的快速识别与自动分拣。
极客小张
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2024-08-25 03:38
机器人
opencv
tensorflow
stm32
系统架构
计算机视觉
物联网
【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
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Java
Python
架构设计
Agent
RPA
通过智能温控系统介绍
嵌入式
中PID控制、模糊控制、自适应控制的算法(代码示例)
1.项目背景温控系统的重要性及应用场景温控系统在我们的日常生活和工业生产中扮演着至关重要的角色。在家庭中,智能温控系统能够提供舒适的居住环境,确保室内温度适宜;在工业生产中,温控系统则用于监控和调节设备工作环境,保证产品质量和设备安全。随着智能家居和工业自动化的普及,对高效、智能的温控解决方案的需求日益增加。传统温控系统的不足传统的温控系统通常依赖简单的开关控制和恒定的加热/冷却策略。这种方式存在
极客小张
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2024-08-25 03:05
算法
网络
java
物联网
plc
c++
数据结构
FPGA工程师成长路线(持续更新ing,欢迎补充)
一、开发能力1、FPGA基础知识(1)数电基础知识逻辑门锁存器触发器进制码制状态机竞争与冒险verilog语法(2)FPGA片上资源可配置逻辑块
嵌入式
块RAM时钟管理资源可编程输入输出单元(IOB)丰富的布线资源底层内嵌功能单元
白开水不甜
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2024-08-25 03:05
fpga开发
Linux电脑系统启动过程
GRUBGRUB(GRandUnifiedBootloader)是一个来自GNU项目的多操作系统启动程序,其角色和
嵌入式
领域的U-Boot是类似的,负责硬件初始化(
IT苦旅
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2024-08-25 01:27
linux
电脑
运维
【STM32 FreeRTOS】内存管理
因为标准C库的动态管理方法有如下缺点:占用大量的代码空间,不适合用在资源紧缺的
嵌入式
系统中没有线程安全的相关机制运行有不确定性,每次调用这些函数时花费的时间可能都不相同内存碎片化因此,FreeRTOS提供了多种动态内存管理的算法
heater404
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2024-08-25 01:54
STM32
stm32
FreeRTOS
单片机
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
STM32常用C语言知识总结
C语言凭借其高效、灵活和可移植性,成为了
嵌入式
系统开发的首选语言。本文将对STM32开发中涉及的C语言知识点进行详细总结,帮助大家更好地掌握STM32的
千千道
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2024-08-25 00:51
STM32
C语言
stm32
c语言
嵌入式硬件
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
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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,
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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
通过队列通信实现红外遥控、旋转编码器和MPU6050数据处理的打砖块游戏开发
声明:项目源码参考韦东山老师百问网
嵌入式
专家-韦东山
嵌入式
专注于
嵌入式
课程及硬件研发(100ask.net)在本项目中,打砖块游戏的核心逻辑在一个单独的任务中实现,同时系统还需要处理来自红外遥控、旋转编码器和
dcq7
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2024-08-24 23:41
c语言
stm32
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,
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Mindtechnist
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2024-08-24 16:31
粉丝福利
深度学习
人工智能
QT C++上位机软件开发,相比较C#上位机软件开发,有哪些特点和区别
下面是一些QtC++与C#在上位机软件开发中的特点和区别:QtC++的特点:跨平台:QtC++支持多种平台,包括Windows、macOS、Linux等,而且支持
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系统,如Android和iOS。
忒可君
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2024-08-24 16:31
qt
c++
c#
开发语言
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
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人工智能
数学基础
【快速上手C语言】第十七章:安全编程与最佳实践 - C语言中的风险防范与防御性编程
在
嵌入式
系统和底层开发中,安全性是至关重要的。C语言由于其灵活性和高效性,广泛应用于系统级编程。然而,C语言也容易导致各种安全问题,如缓冲区溢出、整数溢出等。
Seraphina_Lily
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2024-08-24 14:17
快速上手C语言
c语言
安全
开发语言
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学习(网络通信UDP\TCP)
TCP:面向连接的协议。在数据传输前,必须先建立一条从源到目的地的可靠连接。双方通过“三次握手”过程协商连接参数,建立连接后才能进行数据传输。数据传输结束后,通过“四次挥手”断开连接。UDP:无连接的协议。无需事先建立连接,发送方可以直接向接收方发送数据报文。每个数据报文独立传输,相互之间没有直接关联。在网络通信中,不同端对应的任务和作用也不一样。对于客户端:1,创建一个用于通信的套接字(fd)2
小林王斯
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2024-08-24 13:46
学习
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tcp/ip
【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧
技术专长:在
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、搜
算法驯化师
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2024-08-24 13:43
pyspark
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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
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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
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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
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QEMU模拟ARM
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LINUX系统
0.准备工作本次仍是在Ubuntu13.10(64位,Kernel:3.13.6)下操作。首先,在$HOME目录下创建arm_qemu目录,用于存放我们等会用到的源码包等:mkdir~/arm_qemu本次共需安装和下载如下工具及源码包(涉及的下载工具默认已安装,不进行说明):a.qemusudoapt-getinstallqemub.交叉编译工具链sudoapt-getinstallgcc-4.
stxinu
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2024-08-24 05:22
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Linux
arm开发
linux
qemu
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
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软件库。
富士达幸运星
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2024-08-24 05:50
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《菜菜的
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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
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