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机器学习系统开发
基于
机器学习
的地震预测(Earthquake Prediction with Machine Learning)
基于
机器学习
的地震预测(EarthquakePredictionwithMachineLearning)一、地震是什么二、数据组三、使用的工具和库四、预测要求五、
机器学习
进行地震检测的步骤六、总结一、地震是什么地震几乎是每个人都听说过或经历过的事情
Svan.
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2024-01-28 22:36
机器学习
人工智能
KNN
随机森林
1章 TensorFlow
Google开源的基于数据流图的科学计算库,适合用于
机器学习
TensorFlow不仅只是使用于
机器学习
,甚至更高层的神经网络的构建。TensorFlow的含义张量数据表征的一种方式,让张量在图中流动。
啊哈JC熙
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2024-01-28 22:01
第1周学习:深度学习和pytorch基础
第1周学习:深度学习和pytorch基础01-绪论一、
机器学习
简介二、几种学习模型三、名词解释02-神经网络基础一、为什么说神经网络是黑盒的?
随风漂流l
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2024-01-28 21:03
深度学习
pytorch
机器学习
python
深度学习参数调整—学习笔记
文章目录概念参数和超参数超参数分类欠拟合和过拟合学习率(learningrate)epoch批次大小(batch_size)step参考资料概念训练
机器学习
算法的主要目的是调整权重以最小化损失或成本。
studyeboy
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2024-01-28 21:32
深度学习
Python监督学习(一)
Python监督学习简介如果你熟悉
机器学习
的基础知识,那么肯定知道什么是监督学习。监督学习是指在有标记的样本(labeledsamples)上建立
机器学习
的模型。
playwrighter
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2024-01-28 20:20
Python数据分析
人工智能
Python库
Python监督学习
一文深度解读模型评估方法
本文将总结
机器学习
最常见的模型评估指标。训练学习好的模型,通过客观地评估模型性能,才能更好实际运用决策。模型评估主要有:预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。
算法进阶
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2024-01-28 20:21
探索数据可视化:Python 库 Matplotlib
探索数据可视化:Python库Matplotlib在数据科学和
机器学习
的领域中,数据可视化是一种强大的工具,它能够将复杂的数据转化为易于理解和解释的图形形式。
爱编程的鱼
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2024-01-28 20:08
算法结构
matlab入门教程
python入门教程
信息可视化
python
matplotlib
算法
运维
服务器
开发语言
微软又搞了一个开源入门课程,这次是物联网
《微软开源的
机器学习
课程》《微软开源的Web开发课程》简介IoT-For-Beginners是微软开源的物联网入门教程,总共有24节课,时间周期为12周,每一节课都包括课前与课后测验、完成课程的书面说明
开源前哨
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2024-01-28 19:28
用
机器学习
方法来预测设备故障
最近做了一个项目,根据设备的状态,来判断设备是否有故障,这里总结一下所用到的数据探索,特征工程以及
机器学习
模型等方法。
gzroy
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2024-01-28 18:30
机器学习
人工智能
机器学习
模型的保存和加载
当我们的数据集的数量非常庞大的时候,并不适合每次运行的时候都加载一遍,那样的话,所需要的时间就非常庞大。因此我们需要进行模型保存1.模型保存APIjoblib.dump(estimator,filename)estimator:就是我们训练完成的模型filename:就是我们要保存的文件名,通常,文件名的后缀用.pkl来保存2.模型加载joblib.load(filename)filename:传
rookie-rookie-lu
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2024-01-28 17:27
机器学习
机器学习
人工智能
python
sklearn
深度学习
使用SAP Leonardo上的
机器学习
服务提取图片的特征向量
要想提取图片的特征向量,首先得知道特征向量是什么。我们假设这样一个服务场景,技师上门维修某设备,发现上面某零件损坏了,假设这位技师由于种种原因,没能根据自己的经验识别出这个零件的型号。此时技师掏出自己的手机,给零件拍摄一张图片,这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案,传送到SAPLeonardo平台,通过那里的人工智能服务,自动识别出这张图片上面零件的准确型号,返回给技师。SAPLeonar
JerryWang_汪子熙
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2024-01-28 16:12
knn算法
K近邻法(k-nearestneighbor,KNN)是一种很基本的
机器学习
方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用,就是“物以类聚,人以群分”。
简单编程王子
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2024-01-28 16:41
算法
【
机器学习
】模型的综合评判,备选模型和幸运模型
一、介绍 在快速发展的
机器学习
(ML)领域,模型的持续开发和部署对于技术进步和实际应用至关重要。这个生命周期的两个关键阶段是“候选模型”和“祝福模型”。
无水先生
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2024-01-28 15:27
人工智能
机器学习
机器学习
人工智能
【
机器学习
】一文读懂统计学与
机器学习
的区别。
统计学与
机器学习
的区别1、
机器学习
2、统计学3、统计学与
机器学习
异同性3.1差异性3.2相似性4、总结1、
机器学习
关于
机器学习
,我想大家都很熟悉,这里我再简单唠叨一些
机器学习
是人工智能的一个子领域,主要关注如何通过算法使计算机系统能够从数据中
Carl_奕然
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2024-01-28 15:14
机器学习
机器学习
机器人
人工智能
智慧党建管理平台建设解决方案,党员管理信息化
系统开发
智慧党建管理平台建设解决方案,党员管理信息化
系统开发
智慧党建平台融合资讯、党务、学习、互动等功能,可以帮助基层党组织构建起组织管理、党员管理、党员发展、新闻管理、学习教育等一体化平台,提供一种全新的党建理念和管理方式
d13823153201
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2024-01-28 14:29
智慧党建平台建设解决方案
大数据
数据分析
数据挖掘
深度学习-使用Labelimg数据标注
数据标注是计算机视觉和
机器学习
项目中至关重要的一步,而使用工具进行标注是提高效率的关键。本文介绍了LabelImg,一款常用的开源图像标注工具。
Damon小智
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2024-01-28 14:28
图像识别
深度学习
人工智能
labelimg
yolo
如何系统学习
机器学习
?
要系统学习
机器学习
,首先需要掌握一些基础编程技能,如Python。其次,学习基础的数学概念,如线性代数、概率论和统计学。然后,选择一些优质的在线课程和教材进行深入学习。
人邮异步社区
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2024-01-28 14:23
学习
机器学习
人工智能
小白学python,都需要准备什么?有什么好的学习规划么?
你是想学习Python的基础语法、数据结构、面向对象编程、Web开发、数据分析还是
机器学习
等方面的内容?确定目标后,你可以针对性地去学习,避免在学习过程中迷失方向。
@小码农
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2024-01-28 14:09
python
学习
开发语言
c++
青少年编程
蓝桥杯
蚂蚁集团持续探索生成式AI,20篇论文入选AI顶会NeurlPS
据了解,蚂蚁此次入选的论文,覆盖计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、图像处理等多个人工智能和
机器学习
领域的前沿主题。其中七成以上论文聚焦生成式AI在高速发展中遇到的一些挑战和难题。以下为其中
金融机器智能官方
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2024-01-28 13:48
开源
论文阅读
机器学习
人工智能
深度学习
大数据
NeurIPS’23 Paper Digest | 如何把 LLM 的推理能力应用于事件序列预测?
为期一周的人工智能和
机器学习
领域顶级会议NeurlPS正在美国路易斯安那州新奥尔良市举办中。
金融机器智能官方
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2024-01-28 13:48
算法
图搜索算法
推荐算法
机器学习
人工智能
新智元:【arXiv】2015 深度学习年度十大论文
这里汇聚了无数科学领域中最前沿的研究,
机器学习
也包括在内。它反映了学术界当前的整体趋势,我们看到,近来发布的
机器学习
研究有许多都与深度学习有关。H
abcabsd
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2024-01-28 13:16
带延迟的随机逼近方案(Stochastic approximation schemes):在网络和
机器学习
中的应用
1.并行队列系统中的动态定价Dynamicpricing1.1系统的表述一个含有并行队列的动态定价系统,该系统中对于每个队列有一个入口收费(entrycharge),且系统运行的目标是保持队列长度接近于某个理想的配置。这里是这个系统的几个关键假设:a.存在K个并行队列(parallelqueues):每个队列i都有一个入口收费,这个收费可能会根据队列的当前状态动态变化。b.队列长度观测:表示在时间
思诺学长
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2024-01-28 13:13
机器学习
人工智能
机器学习
的数据库积累........
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md另一个database:(网址:ObjectDetectionMadeEasywithTensorFlowHub:Tutorial)ObjectDetectionMadeEasywithTensor
qqqweiweiqq
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2024-01-28 13:12
机器学习
机器学习
最优化方法之梯度下降法和牛顿法
大部分的
机器学习
算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。
thatway1989
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2024-01-28 12:00
算法分析
机器学习
深度学习
线性代数
[N-004]基于jsp,ssm框架手机商城系统
基于jsp、java、ssm框架手机销售商城
系统开发
工具:eclipse(可以在IDEA上运行)数据库:mysql,redis缓存Echart制作图表项目使用maven构建系统分用户前台和管理员后台前端使用
IT教程资源_
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2024-01-28 12:53
javaweb毕设成品项目
开发工具
源码下载说明
java
开发语言
OpenCV图像处理实现手势识别贪吃蛇(含完整代码)
它采用
机器学习
(ML)从单个帧中推断出手的21个3D地标。当前最先进的方法主要依赖于强大的桌面环境进行推理,而我们的方法在手机上实现了实时性能,甚至可以扩展到多只手。我们希望向更广泛的研究和开发社
砍树+c+v
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2024-01-28 11:45
OpenCV学习
opencv
图像处理
人工智能
为什么一定要学习鸿蒙HarmonyOS
系统开发
?
前言近期华为鸿蒙系统(HarmonyOS)在各大平台疯狂刷屏,“纯血鸿蒙”、月薪6万、高校开课、大厂合作、大厂招聘、入选2023全球十大杰出工程等等一系列的操作,可谓是出尽了风头,同时也吸引着无数开发者的目光。作为华为面向全场景的分布式操作系统,它不仅融合了先进的技术,还为开发者提供了全新的开发体验。无论是移动端、智能家居还是汽车,HarmonyOS都能为开发者提供统一、流畅的开发环境。作为一名合
蜀道山QAQ
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2024-01-28 11:37
鸿蒙
harmonyos
学习
华为
鸿蒙
鸿蒙系统
华为云
华为od
【LLM | 基础知识】自注意力机制 Self-attention [李宏毅
机器学习
]
1.从“单向量输入”到“多向量输入”在之前的
机器学习
方法
XMUJason
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2024-01-28 11:28
大语言模型LLM
chatgpt
笔记
nlp
【Java万花筒】Java智能编程:探寻Jess、JADE、Neuroph和Apache OpenNLP的奇妙世界
这些工具包提供了丰富的功能,涵盖了专家
系统开发
、多智能体系统、人工神经网络构建以及自然语言处理等领域。通过深入了解这些工具,读者将能够在J
friklogff
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2024-01-28 10:25
Java万花筒
java
apache
开发语言
HR管理系统研发毕业设计(附完整代码)
文末三连哦精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟目录一、系统需求分析五邑大学HR管理
系统开发
的目的和意义二、五邑大学HR管理系统有以下功能模块:2.3本系统所需数据2.4数据字典三
程序小勇
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2024-01-28 10:44
课程设计
课程设计
后端
java
sql
mysql
tomcat
easyui
机器学习
---可能近似正确(PAC)、出错界限框架
1.计算学习理论概述从理论上刻画了若干类型的
机器学习
问题中的困难和若干类型的
机器学习
算法的能力这个理论要回答的问题是:在什么样的条件下成功的学习是可能的?在什么条件下某个特定的学习算法可保证成功运行?
三月七꧁ ꧂
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2024-01-28 10:35
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习
---无偏估计
1.如何理解无偏估计无偏估计:就是我认为所有样本出现的概率⼀样。假如有N种样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。数学期望本质就是平均值。2.无偏估计为何叫做“无偏”?它要“估计”什么?首先回答第⼀个问题:它要“估计”什么?它要估计的是整体的数学期望(平均值)。第⼆个问题:那为何叫做无偏?有偏是什么?假设这个是⼀些样本的集合X=x1
三月七꧁ ꧂
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2024-01-28 10:30
机器学习
机器学习
人工智能
概率论
机器学习
_集成学习之Bagging(集成多个模型,以降低整体的方差)
文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到随机森林从随机森林到极端随机森林Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种集成学习算法,是BootstrapAggregating的缩写。有人把它翻译为套袋法、装袋法,或者自助聚合,没有统一的叫法,就直接用它的英文名称。其算法的基本思想是从原始的数据集中抽取数据,形成K个随机的新训练集,然后训练出K个
you_are_my_sunshine*
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2024-01-28 10:56
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
【
机器学习
笔记】1
机器学习
概念
机器学习
与人工智能、深度学习的关系人工智能机器展现的人类智能
机器学习
计算机利用已有的数据(经验),得出了某种模型,并利用此模型预测未来的一种方法。
RIKI_1
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2024-01-28 10:25
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
对
机器学习
的认知,感悟。
关于AI:AI(ArtificialIntelligence)即人工智能,是计算机科学的一个分支,它致力于研究、开发和应用模仿人类智能的理论、方法、技术及应用系统。AI的目标是使机器能够完成那些需要人类智能才能完成的任务,如学习、理解语言、识别图像、做出决策、解决复杂问题等。根据实现程度的不同,AI可以分为弱人工智能(应用于特定任务场景)和强人工智能(具有广泛适应性和通用性的人工智能,类似于人类水
qyhua
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2024-01-28 10:25
人工智能
gpt
机器学习
【
机器学习
笔记】0 背景知识之数学基础
注:本文内容仅为个人学习笔记,教程为黄海广老师主讲的
机器学习
入门系列,课程链接(中国大学慕课,有习题和证书):https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179
RIKI_1
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2024-01-28 10:24
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
初识人工智能,一文读懂
机器学习
之逻辑回归知识文集(6)
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士
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2024-01-28 10:23
人工智能专栏
人工智能
机器学习
逻辑回归
【
机器学习
】强化学习(八)-深度确定性策略梯度(DDPG)算法及LunarLanderContinuous-v2环境训练示例...
训练效果DDPG算法是一种基于演员-评论家(Actor-Critic)框架的深度强化学习(DeepReinforcementLearning)算法,它可以处理连续动作空间的问题。DDPG算法描述如下:GPT-4TurboCopilotGPT-4DDPG算法伪代码:深度确定性策略梯度(DDPG)算法,用于训练一个智能体解决OpenAIGym中的LunarLanderContinuous-v2环境示例
十年一梦实验室
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2024-01-28 09:53
机器学习
算法
python
pytorch
人工智能
机器学习
|ROC曲线和AUC值
概念AUC(AreaUnderCurve)被定义为ROC曲线下的面积。其中,ROC曲线全称为受试者工作特征曲线(receiveroperatingcharacteristiccurve),模型会计算出所判断事物为汉堡的概率,而这个时候还需要再设置一个阈值,使得计算出来的概率如果大于这个阈值,就会被判作是汉堡,而如果小于这个阈值的话,就会被判作不是汉堡。也就是说,有存在两种错误情况,一种是判断为,但
晓源Galois
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2024-01-28 09:19
机器学习
机器学习
人工智能
公众号头条文章 API 接口
1.产品功能提供公众号头条文章数据;每日更新两次数据;支持21种文章分类检索查询;数据抓取与文章质量筛选基于
机器学习
;全接口支持HTTPS(TLSv1.0/v1.1/v1.2/v1.3);全面兼容AppleATS
arielzzz
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2024-01-28 09:17
2019年创客素质教育晨报
据透露,针对在线教育行业,腾讯云基于智能语音、智能图像、
机器学习
、自然语言处理和音视频等底层能力,推出了“腾讯智学解决方案”。
81224ff12082
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2024-01-28 09:54
【大厂AI课学习笔记】1.2 现阶段人工智能方法和技术领域
目录1.2现阶段人工智能方法和技术领域1.2.1从技术应用场景展开计算机视觉语音识别自然语言处理1.2.2实现AI的技术工具
机器学习
的主要类型:深度学习的重要性:1.2现阶段人工智能方法和技术领域1.2.1
giszz
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2024-01-28 09:19
学习笔记
人工智能
人工智能
学习
笔记
使用make_grid多批次显示网格图像(使用CIFAR数据集介绍)
背景介绍在
机器学习
的训练数据集中,我们经常使用多批次的训练来实现更好的训练效果,具体到cv领域,我们的训练数据集通常是[B,C,W,H]格式,其中,B是每个训练批次的大小,C是图片的通道数,如果是1则为灰度图像
草莓橙子碗
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2024-01-28 09:47
机器学习
人工智能
pytorch
python
人工智能:更多有用的 Python 库
目录前言推荐JupyterLab入门复杂的矩阵运算其它人工智能和
机器学习
的Python库前言在这篇文章中,我们将了解更多的矩阵操作,同时再介绍几个人工智能Python库。
库库的里昂
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2024-01-28 09:16
杂谈
人工智能
开发语言
python
Dapp
系统开发
DAPP是基于区块链技术的去中心化应用程序,其开发需要考虑以下几个方面:区块链技术:DAPP的核心技术是区块链技术,因此需要了解区块链的基本原理和技术实现,包括智能合约、分布式记账等方面的知识。前端开发:DAPP需要一个良好的前端界面,以提供用户友好的交互体验,因此需要具备前端开发的技能,如HTML、CSS、JavaScript等。后端开发:DAPP需要一个可靠的后端支持,包括服务器、数据库等方面
软件开发小浩
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2024-01-28 09:12
dapp
系统开发
去中心化应用
源码实现简介
深度学习作为
机器学习
的一个重要分支,在自动驾驶感知领域中发挥着越来越重要的作用。深度学习的基本原理是通过神经网络模拟人脑的认知过程,从大量的数据中学习并提取有用的特征。在自动驾
zwhdldz
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2024-01-28 09:11
手撕源码系列
深度学习
人工智能
pytorch
transformer
技术浪潮下的程序员裁员危机
人工智能(AI)和
机器学习
(ML):AI和ML的发展已经深刻改变了各行各业,包括软件开发领域。自动化工具和算法的
水阳。
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2024-01-28 08:23
碎碎念
职场和发展
秋招
机器学习
面试题问题总结
1、LR为什么用Sigmod函数,这个函数的优缺点各是什么,为什么不用其他的函数?LR的损失函数是什么?2、决策树如果防止过拟合的,损失函数是什么?3、KKT条件有哪些,什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解,L2为什么能够得到趋于0的解,它们的图像是怎样的?5、GBDT的损失函数是什么?6、SVM的损失函数是什么?如何推导SVM?为什么引入核函数,以及为什么叫核函数?7、什么
上岸的程序员
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2024-01-28 07:14
机器学习算法
面试题
机器学习面试题
机器学习面试总结
秋招
机器学习
面试题总结
1.请简要介绍下SVM。SVM,全称是supportvectormachine,中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法,它的目标是为确定一个分类超平面,从而将不同的数据分隔开。扩展:支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型:线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持向量机,又称为硬间隔支持向量机;当
ZhangJiQun&MXP
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2024-01-28 07:42
教学
2021
AI
python
python
人工智能
[笔记]
机器学习
之
机器学习
理论及案例分析《二》 聚类
#21天学习挑战赛—
机器学习
#活动地址:CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组
二进制怪兽
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2024-01-28 07:52
人工智障
聚类
机器学习
算法
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