机器学习（吴恩达课程）第24页

Spark on YARN

ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种

静听山水·2024-08-28 09:26

【MySQL数据库管理问答题】第1章 MySQL 简介

目录1.简单描述MySQL管理课的课程目标。2.请说出几个使用MySQL作为核心业务支撑平台的全球性大型企业的名称。3.对于MySQL8.0版本，Oracle公司提供的认证有哪些？

summer.335·2024-08-28 07:17

身？心？灵？

天生赢家龚雷杰·2024-08-28 07:26

头羊理论

今天的产品课程中，讲了一个头羊理论，它主要将这个理论作用在了产品之中，但我觉得它完整的阐述了个人品牌打造的重要性。1.首先你得有格局，有能力。

夜澜听影·2024-08-28 07:35

5.13听课所感

第二节李玲老师在《观察与比较》这节课中让我深刻感受到了课程的层层递进，活动一找不同，调动学生的视觉感官，出示四种物体直观判断，接着将四种物体放入盒子中，在看不见的情况下，调动学生的思维，可以用什么方法再次

箫鸢·2024-08-28 06:21

数据存储 - 聊聊 MongoDB 使用场景

学习完整课程请移步互联网Java全栈工程师高伸缩性的场景MongoDB非常适合高伸缩性的场景，它是可扩展性的表结构。

撸帝·2024-08-28 06:49

读书笔记 | 优秀人士的六大特质——《苏世民：我的经验与教训》

我们节选一段书中描述优秀经理人乔恩的文字，直观感受一下优秀人士的特质：（1）这一经历是他重要的人生课程，让他明白了效忠团队、保持谦卑的重要性，也学会了带着幽默感待人接物。

么行·2024-08-28 06:59

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

单元整合教学设计随想

以高中语文新教材为例，与传统教材相比，统编新教材一个最大的特点是契合课程标准和高考评价体系以及语文学科核心素养的具体要求，呈现出了单元任务群的设计新理念。

素文闲墨·2024-08-28 05:35

应用数学与机器学习基础 - 线性代数篇

线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数，会涉及以下几个数学概念：标量（scalar）：定义：一个标量就是一个单数的数，不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法：我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“；在定义自然数标量时，我们可能会说

绎岚科技·2024-08-28 05:31

AAAI2021推荐系统论文清单

机器学习与推荐算法·2024-08-28 05:28

一文读懂深度适配网络（DAN）

这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice，思维敏捷，非常健谈！一不留神就谈了1个多小时，意犹未尽，学到了很多东西！

weixin_34088838·2024-08-28 05:57

《影子人》

在今天的讲述中，讲解老师巧妙地设计课程结构，激趣导入，引发学生对本堂内容的好奇心，而孩子们的好奇心是求知过程中的动力。

贝壳帮·2024-08-28 05:14

R语言机器学习 KNN 2个例子

代码的写法，参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了，包括代码，数据，以及这行本书。下载链接–免积分下载。https://download.csdn.net/download/waterHBO/896756871.第一个例子，代码和过程，全部来自书上#我根据书中第三章KNN的内容来做的。#第3章，KNN,K-NearestNei

waterHBO·2024-08-28 05:57

【学习分享】领导力（1）——分享一个你也用得上的领导力课程

【学习分享】领导力（1）——分享一个你也用得上的领导力课程【课程】圈外商学院如果你是一线经理人，领导力课程能帮助对于个人领导力发展进行一次系统的梳理，更好地带领团队实现目标;如果你是创业者，领导力课程将让你用最低的价格收获一次管理的升级

简乐l·2024-08-28 04:59

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

60 个前端 Web 开发流行语你都知道哪些？

风趣幽默的前端学习课程：??28个案例趣学前端??想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】??免费且实用的计算机相关知识题库：??

web18224617243·2024-08-28 03:48

王东伟刘友龙秦皇岛焦点解决坚持分享第25天 2019.12.04

最后还单独表扬了那个最让人担心的孩子小吕，小吕在平时的课上，经常会扯着嗓子自说自话，当他也要求加入时，我的内心是担忧的，生怕他板不住，在有领导听课的状态下也旁若无人的喊起来，可是，我的担心是多余的，小吕同学表现特别好，所以在课程结束时

Vivian_c8c7·2024-08-28 02:11

大三应该是怎样的状态

不是新生也不用迎新，课堂上老师也不会用整节课的时间来介绍自己、介绍课程甚至和我们谈谈大学，我就这样平

仲夏小晚风·2024-08-28 02:07

我的喜马拉雅主播之路（连载）2020-11-18

今天继续体会第三周课程《表现力练习》的内容。今天的模块是《如何表现不同的情绪》张丽敏老师根据自己多年的配音演员和导演的经验，给出了五大方面的建议。

远洋船长·2024-08-28 01:39

devops学习思路

二、maven、nexus私服学习目标架构课里的课程API操作：上传jar包备份策略三、git、gitlab学习目标架构课里的课程gitlab部署安装gitlab

O-0-O·2024-08-28 01:05

未曾在深夜痛哭过的人，何谈人生？

我从2013年10月开始研究时间管理，2015年10月开始创办教育公司来教授时间管理，2018年5月开始转战知识付费，2018年11月开通了第一个线上时间管理课程，同月也开通了第一个线上时间管理训练营。

海长江说时间管理·2024-08-28 01:43

(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,

努力奋斗的durian·2024-08-28 00:34

情绪管理的修行之路第11篇

情绪管理的修行之路（学习笔记第11篇）2021.1.16继续学习清华大学心理学系彭凯平教授的情绪管理课程，今天咱们探讨一下害羞和羞怯的情绪体验。

張濤·2024-08-27 23:20

每天60秒：和老师抬杠，才是学习的正确打开方式

只要知道课程的主题，坐等老师的讲授、分

紫幽学堂·2024-08-27 23:23

图数据库Neo4j从入门到精通视频教程（含Neo4j+D3.js完整实战项目）

图数据库Neo4j从入门到精通视频教程（含Neo4j+D3.js完整实战项目）课程观看地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/302课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com

菜花小噗噗·2024-08-27 23:23

CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建

Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。

charlee44·2024-08-27 21:11

创客教育路上的成长

围绕这三个问题，我们学习到了创客教育是一种培养学生的创新、创业所需的知识、视野、能力等方面的教育行为，其主要表现在活动、课程

嗳宁·2024-08-27 21:34

与自己约会第121天，自由书写

刷朋友圈，见某群发动的读书会与课程，羡慕嫉妒，恨自己的不行动。忍不住逗弄老公，他反抗。我在做什么呢？

小学心理老师·2024-08-27 21:58

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

2019-08-08

都到第十次课了，总结前十次课程，感觉自己学到了好多东西，但是到事儿上又感觉一点都不会用。刘老师说，焦点就是这样的，必须得反复浸泡，反复约练提升自己，结合案例反复实践应用，才会运用自如。哎！

bfa8da9780e8·2024-08-27 21:07

人类图学习之优惠政策

www.ihdschool.com/Jovian~https://www.jovianarchive.com20%折扣，即8折IHDS和Jovian两大官网上针对两种人群有同样的20%折扣优惠政策，即部分学习资料享和课程享

人类图_活出独一无二的自己·2024-08-27 20:02

2019-08-05

这句话想必大家都不陌生，恶魔奶爸在唯库上的课程谈到如何成为英语高手中讲到了一个观点，所有的英语流利者，都非常注重一个练习方法，反复听和反复模仿。

知行9·2024-08-27 20:30

分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-08-27 20:05

一点机器学习的体会

我关心的主要是机器学习有什么用，对未来哪些行业，领域，应用会产生变革级别的影响。为了了解这些，我感觉我首先要了解现在机器学习的主要方向，他们的主要应用，相关的主要工程工具。

zfq212·2024-08-27 20:18

机器学习——第十二章计算学习理论

目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论，目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D，假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的

adchloe·2024-08-27 20:59

8组 Lisa 第五次作业

1、课程内容心得总结：写感恩日子的初心，感谢现在所拥有的，懂得知足，提醒自己珍惜，活好当下。即使像在写流水帐，也不要停下来，因为频率会无形的变化。

Only_Lisa·2024-08-27 19:09

游戏AI中的模仿学习

模仿学习（ImitationLearning）是一种机器学习技术，通过观察和模仿专家（通常是人类玩家）的行为，训练AI模型，使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统

SEU-WYL·2024-08-27 19:57

明天开课 | R语言专题班（直播：2023.6.17~6.21）

茗创科技专注于脑科学，涵盖（EEG/ERP，fMRI，结构像，DTI，ASL，FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑科学课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师

茗创科技·2024-08-27 19:48

资料分析2-比重类

目录一、单期比重1.本期比重2.前期比重3.隔级比重二、两期比重1.比重趋势（定性）2.比重差（定量）3.比值差（根据25版最新课程更新）一、单期比重1.本期比重公式：比重＝部分/整体；多部分比重和或比重差

小y的学习之旅·2024-08-27 18:23

资料分析1-ABXR类

目录一、基期“A”二、现期“B”三、增量“X”四、增长率“R”(根据25版最新课程更新)一、基期“A”常见考法：一般基期：代入、直除、假设分配；隔年基期：求出隔年增长率（公式：R=R1+R2+R1R2）

小y的学习之旅·2024-08-27 18:22

格式字符串利用：Linux 实战探索

虽然我学习了Corelan的Windows课程中的Stack&Heap利用，但Linux二进制利用对我来说相当新，这在试图填补知识空白的同时提供了一个

红云谈安全·2024-08-27 18:22

【机器学习】梯度下降算法

梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。

de-feedback·2024-08-27 18:50

【机器学习】特征提取特征降维

特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征，比如字典的特征提取，文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度，有这个维度的就为1，没有就是0。

de-feedback·2024-08-27 18:20

【机器学习】以KNN为例的交叉验证网格搜索

KNNK-NearestNeighbors简称为KNN，根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别，k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多，就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离，距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式，二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y