关于机器翻译(104)代码解决方案的搜索结果

1：技术人攻略访谈：开放制造的机器之心

本文首发于雷锋网，经作者本人推荐分享至InfoQ中文站。《技术人攻略访谈》系列将在InfoQ上开辟专栏，我们会定期挑选好的访谈在这里分享。<<<-----------

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2：CentOS 配置集群机器之间SSH免密码登录

SSH 为 Secure Shell 的缩写，由 IETF 的网络小组（Network Working Group）所制定；SSH 为建立在应用层和传输层基础上的安全协议。SSH 是目前较可靠，专为远程

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3：对抗机器人的新思路与方案

　　登录博客园时，看到的界面是左边这样的，验证码错了一次之后就变得更加扭曲了。　　以前博客园不会在第一次访问页面的时候弹出验证码来，这样的体验很

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4：局部加权回归(HGL的机器学习笔记3)

局部加权回归(Locally Weighted Regression, LWR)局部加权回归使一种非参数方法(Non-parametric)。在每次预测新样本时会重新训练临近的数据得到新参数

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5：[读书笔记]机器学习：实用案例解析（8）

第8章 PCA：构建股票市场指数有监督学习：发掘数据中的结构，并使用一个信号量评价我们在探索真实情况这项工作是否进行得很好。无监督学习：发掘数据中的结

https://www.u72.net/daima/czdv.html - 2024-08-17 10:39:45 - 代码库

6：[读书笔记]机器学习：实用案例解析（9）

第9章 MDS：可视化地研究参议员相似性基于相似性聚类：本章的主旨是，对不同的观测记录，如何理解用距离的概念来阐明它们之间的相似性和相异性。多维定标技

https://www.u72.net/daima/cbs6.html - 2024-08-17 13:51:15 - 代码库

7：Spark机器学习：Spark 编程模型及快速入门

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52366356Spark编程模型SparkContext类和SparkConf类我们可通过如下方式调用 SparkContext 的简单构

https://www.u72.net/daima/uwcm.html - 2024-08-22 06:04:47 - 代码库

8：机器学习的简单逻辑回归的Advanced Optimization

Learning Course: One variable logistic regression optimization单变量（只有一个特征）的用于分类的逻辑回归的cost function的最小值求解, here:x=[x

https://www.u72.net/daima/s2ec.html - 2024-08-20 20:08:39 - 代码库

9：CentOS 7系统查看系统版本和机器位数

前言由于不经常使用linux，每当使用的时候就是安装软件，安装软件的时候就要选择安装包平台，是32位的还是64位的。这时候突然发现不知道怎么查，于是百度。

https://www.u72.net/daima/suw0.html - 2024-08-20 10:20:48 - 代码库

10：机器学习中的矩阵方法03：QR 分解

1. QR 分解的形式QR 分解是把矩阵分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积。QR 分解经常用来解线性最小二乘法问题。QR 分解也是特定特征值算法即QR

https://www.u72.net/daima/w755.html - 2024-08-26 06:00:13 - 代码库

11：智能聊天机器人实现(源码+解析)

前言:之前写了一篇《美女图片采集器 (源码+解析)》得到了众多朋友的支持, 发现这样系列的教程还是挺受欢迎的, 也激励我继续写下去。也在那一篇文

https://www.u72.net/daima/xarw.html - 2024-07-16 17:25:46 - 代码库

12：机器学习（4）Hoeffding Inequality--界定概率边界

问题假设空间的样本复杂度（sample complexity）：随着问题规模的增长导致所需训练样本的增长称为sample complexity。实际情况中，最有可能限制学习器成

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13：智能聊天机器人实现(源码+解析)

前言: 之前写了一篇《美女图片采集器 (源码+解析)》得到了众多朋友的支持, 发现这样系列的教程还是挺受欢迎的, 也激励我继续写下去。也在那一篇文

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14：机器学习实战笔记2(k-近邻算法)

1：算法简单描述给定训练数据样本和标签，对于某测试的一个样本数据，选择距离其最近的k个训练样本，这k个训练样本中所属类别最多的类即为该测试样本的

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15：【机器学习经典算法源码分析系列】-- 线性回归

一、单变量线性回归：1.数据集可视化 2.求解模型参数对于线性回归模型，有两种方法可以求解模型参数。1）梯度下降法将代价函数代入展开：

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16：ansible控制已修改过SSH端口的机器

有些服务器会更改SSH端口，更改方法如下：sshd_config#Port 22Port 65535更改后使用新方式进行修改配置文件ssh-copy-id "-p port user@host"ssh-copy-id

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17：机器学习----推荐系统之协同过滤算法

（一）问题描述电影评分，下图中5部电影，4个人进行评分，评分从0-5，并且为整数，问号处表示没有评分。（二）基于内容的推荐系统给每部电影添加两个features,针对这个问

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18：【机器学习实战】回归常用技巧之虚拟变量

虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取&#20540;为0或1。引入哑变量可使

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19：机器学习实战笔记之非均衡分类问题

通常情况下，我们直接使用分类结果的错误率就可以做为该分类器的评判标准了，但是当在分类器训练时正例数目和反例数目不相等时，这种评价标准就会出现问题。

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20：文本分类——机器学习常用工具

文本分类现已比较成熟，各类开源工具不少，现推荐几个比较常用简单的工具：1、scikit-learn：http://scikit-learn.org/stable/index.html python编写调用，里面

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