关于机器翻译(105)代码解决方案的搜索结果

1：Unity AngryBots愤怒的机器人demo研究

做为Unity早期的经典demo，一直从3.5以后沿用到4.7.x版本。但其内部一些做法十分不合理。比如使用过多的根目录，创建怪物和玩家不用SpawnPoint，AI，CheckPoi

https://www.u72.net/daima/u31m.html - 2024-08-22 14:02:09 - 代码库

2：每日一个机器学习算法——正则化

在对数据进行拟合，学习模型的过程中，会出现以下情况：1）high variance, overfitting.过拟合2）high bias, underfiiting.欠拟合过拟合出现的原因1）太多的特征。

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3：[机器学习]推荐系统之协同过滤算法

在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题.1. 什么是推

https://www.u72.net/daima/74v1.html - 2024-09-10 13:56:11 - 代码库

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

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5：使用rcp命令实现从远程机器拷贝文件

rcp：远程文件复制使用rcp命令可以在远程主机之间复制文件，如果同时指定2个以上的文件或目录，且最后的目的地是一个已经存在的目录，则他会把前面指定的所有

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6：机器为什么可以学习(4)---错误和噪声

1、课程主要内容　　上节课中学习了VC维的相关只是，在hypothesis set的VC维有限，且输入数据N够大，并可以找到一个足够小的Ein，那么学习就是可能的。　　

https://www.u72.net/daima/4hb0.html - 2024-09-04 05:40:10 - 代码库

7：每日一个机器学习算法——信息熵

1 定义2 直观解释信息熵用来衡量信息量的大小若不确定性越大，则信息量越大，熵越大若不确定性越小，则信息量越小，熵越小比如A班对B班，胜率一个为x，另一个为1-x

https://www.u72.net/daima/409r.html - 2024-07-22 10:37:03 - 代码库

8：机器学习入门系列02，Regression 回归：案例研究

为什么要先进行案例研究？没有比较好的数学基础，直接接触深度学习会非常抽象，所以这里我们先通过一个预测 Pokemon Go 的 Combat Power (CP) 值的案例，打

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9：机器学习的监督学习在研究什么

什么是监督学习简单来说，监督学习是对给定的输入输出样本进行学习并建立一个模型，该模型能对任意输入做出好的输出预测。监督学习核心思想所

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10：机器学习实战Ch03：决策树

相比kNN的无脑比较相似度，我们需要一种能够较清晰地给出数据内在含义的分类器。这一章给出了“决策树”这种选择，这一概念本身不难理解，问题在于在树的

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11：std::copy性能分析与memmove机器级实现

复制数据的快速方法std::copyC++复制数据各种方法大家都会，很多时候我们都会用到std::copy这个STL函数，这个效率确实很不错，比我们一个一个元素复制或者

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12：机器学习的一些基本概念

回归：在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，

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13：【图片】机器学习--名画风格 neural-style

　　　　　　　　neural-style学习画作风格，将风格施加到另外一张图片中例如将名画《星夜》的风格施加到一副建筑照片中：源码 https://github.com/jc

https://www.u72.net/daima/evav.html - 2024-09-15 06:17:13 - 代码库

14：机器学习（五）-决策树和随机森林

这节课终于不是那么迷糊了，如果100分满分的话，听懂程度有70分了，初学者就是这么容易满足。 :| 老师说这是这20次课里最简单的一次。。。oh。。。no。不废

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15：[读书笔记]机器学习：实用案例解析（7）

第7章优化：密码破译优化简介：最优点（optimum），优化（optimization）本章研究的问题：构建一个简单的密码破译系统，把解密一串密文当做一个优化问题。优化方法：网格

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16：轻松看懂机器学习十大常用算法

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。

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17：【机器学习笔记】第一章：绪论

主要符号表：$x$标量$\mathit{x}$向量X变量集$\mathbf{A}$矩阵$\mathbf{I}$单位阵$\chi$样本空间或状态空间 $D$数据

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18：机器学习-学习笔记3.1-局部加权回归

局部加权紧接着上面的线性回归中参数求解来继续讲吧。还是以上面的房屋价格的预测，它的中心思想是在对参数进行求解的过程中，每个样本对当前参数值的影响

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19：【转载】图像处理机器学习大牛主页列表

做图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个

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20：2778: 【入门】小 X 与机器人 (betago)

题目：时间限制 : 1 Sec内存限制 : 32 Mb提交 : 943解决 : 253题目描述小 X 最近对战胜韩国围棋大神李世石的 AlphaGo 很感兴趣，所以小 X 自己

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