R机器学习第19页

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

Association）D.预测（Prediction）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·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

人工智能开源库有哪些

Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法

openwin_top·2024-08-26 02:59

通过python调用谷歌官方翻译API满足外贸需求

机器学习技术：借助先进的机器学习技术，google可以根据海量用户的翻译数据不断优化和提升翻译的准确性，使其翻译结果更

探数API数据·2024-08-26 02:58

BGP表的确认方法

routingtable）查询命令：BGP表：showipbgp路由表：showiproute邻居表：showipbgpsummary（简单邻居），showipbgpneighbor（详细邻居）2,BGP转发表的确认方法R18

singed·2024-08-26 02:06

4D卓越团队习书第17、18章

这两章对我心态的影响可用震撼来形容：1、厘清了平时生活、工作抱怨的缘头关系2、团队七宗罪，对带团队的自己是深刻的自检反省B影响我的行为1、避免不抱怨很难，那就运用4D企求法做改变2、利用七宗罪对团队进行健康检查R产生的结果

田瑞清·2024-08-26 01:49

【Python进阶（九）】——日期和时间

CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍:研一｜统计学｜干货分享擅长Python、Matlab、R等主流编程软件

小墨&晓末·2024-08-26 01:22

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

Android自适应屏幕方向和大小，Android开发技术总结

其实很简单，只需要在res目录下创建不同的layout文件夹，比如layout-640x360,layout-800x480,所有的layout文件在编译之后都会写入R.java里，而系统会根据屏幕的大小自己选择合适的

程序员狂喜·2024-08-25 23:12

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow在Python中的使用非常广泛，因为Python是机器学习和数

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

2021-09-27

片段来源：微信图片R:1,走出去出门常遇贵人，是对一个人的美好祝愿如果你的圈子很窄，且认识的都是一些能量不高的人，那么你基本上很难遇到贵人改圈子，才更有可能实现突破。

上海健康产业蔡文俊·2024-08-25 19:28

代码随想录算法训练营第22天-leetcode-二叉树08：669. 修剪二叉搜索树；108.将有序数组转换为二叉搜索树；538.把二叉搜索树转换为累加树

669.修剪二叉搜索树力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个二叉搜索树，同时给定最小边界L和最大边界R。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[L,R]中(R>=L)。

树懒爱沙发·2024-08-25 19:16

Linux常用命令(初学简单介绍)

cd/文件名或者cd…/(该命令为退回上一级文件)ls：该命令为查看文件夹命令可以查看文件夹内的文件-l：以长格式显示-A：显示所有内容包括隐藏文件-d：显示目录本身的属性-h：提供一个易读的容量单位-R：

小橞·2024-08-25 19:12

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择

盛寒·2024-08-25 18:11

R 数据处理（四）

前言前面讲过了R自带的读取矩阵型数据的方法，如read.csv,read.table等。

名本无名·2024-08-25 18:15

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

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·2024-08-25 16:00

SM2 加密工具和密钥对生成

SM2算法和R

TechCraft·2024-08-25 16:59

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·2024-08-25 16:27

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_39897267·2024-08-25 16:26

新建android项目gen目录下未生成R文件解决方案

发现的另一种解决方案,前提是由编译环境改变后引起的R文件消失（jdk1.5更改为jdk1.7）选中项目右键AndroidTools--->fixprojectproperties即可解决。三。b

轻口味·2024-08-25 16:25

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·2024-08-25 15:52

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·2024-08-25 15:52

kubernetes 单节点备份与恢复

备份：cp-r/var/lib/etcd/bakup/ETCD$DATE恢复：如果etcd的pod正在运行当中首先要停止ETCD(停止方式可以修改

weixin_34392906·2024-08-25 15:51

鸿蒙-聚焦

Search({value:$$this.searchValue,placeholder:$r('app.string.maillist_search_tip')}).defaultFocus(true

小蘑菇2018·2024-08-25 15:18

【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·2024-08-25 15:48

快速排序和归并排序模板（Java实现）

快速排序publicstaticvoidquick_sort(int[]q,intl,intr){if(l>=r)return;inti=l-1,j=r+1,x=q[l+r>>1];while(ix);

dawn191228·2024-08-25 13:38

71/1000 《第五项修炼》——学习的障碍

【R：阅读原文】大多数组织机构的学习实践情况都很糟，这不是偶然。组织的设计和管理模式，人们对工作的定义，还有，最要紧的，我们的思想和交往方面（不仅

米力RIA·2024-08-25 12:16

c++ dfs部落卫队题解

includeusingnamespacestd;intn,m;intcd[105][105]={0},rs2[105]={0},rs3[105]={0},max1=0;voiddfs(intsum,intr){if(r>

清鲨·2024-08-25 12:06

c++2道经典DFS题目题解

1.组合输出题目描述排列与组合是常用的数学方法，其中组合就是从n个元素中抽出r个元素(不分顺序且r≤n)，我们可以简单地将n个元素理解为自然数1，2,…，n，从中任取r个数。现要求你用输出所有组合。

清梦123456·2024-08-25 12:34

gin路由组

r:=gin.Default()//创建一个路由组，路径前缀为/v1v1:=r.Group("/v1"){v1.GET("/l

bonfirelit·2024-08-25 11:28

Linux常用指令大全

列出目录内容列出当前目录或指定目录下的文件和子目录cd切换目录切换当前工作目录pwd显示当前目录显示当前工作目录的完整路径mkdir创建目录创建一个新的目录rmdir删除空目录删除一个空的目录rm删除文件或目录删除文件或目录，-r选项递归删除

给生活加糖！·2024-08-25 11:27

ffmpeg参数详解

ffmpeg.exe-iF:\慶哥\慶哥之歌.mp3-ab56-ar22050-b500-r15-s320x240f:\11.flvffmpeg-iF:\01.wmv-ab56-ar22050-b500

极地星光·2024-08-25 11:25

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·2024-08-25 11:54

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·2024-08-25 10:04

python读取csv，中文输出乱码的解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-25 10:22

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

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·2024-08-25 09:10

macOs 安装过程

Clover-Hackintosh记录一波自己对宏基F5-572G和神州Z6-SL7R3的吃果过程,分享相关配置文件和解决过程,实现了亮度，声音，网卡、WIFI、蓝牙、USB正常使用相关学习网站：黑果小兵

幻影翔·2024-08-25 08:46

【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·2024-08-25 08:34

微服务 - 深入解析 Redis 红锁：构建可靠分布式锁的技术细节

深入解析Redis红锁：构建可靠分布式锁的技术细节引言一、分布式锁的基本概念二、Redis红锁算法概述1.红锁的工作原理2.红锁算法的步骤三、红锁的实现细节1.网络延迟和超时设置2.R

逍遥Sean·2024-08-25 07:31

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·2024-08-25 07:31

Linux常用操作命令

一、Linux的基本操作命令：1.pwd:显示当前工作目录2.shutdown:关机命令-r:重启可以加参数21:003.ls：查看目录内容ls[选项][文件或目录]选项:-l：每列仅显示一个文件或目录名称

＃helloworld·2024-08-25 07:30

【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·2024-08-25 07:59

【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