关于机器翻译(106)代码解决方案的搜索结果

1：机器学习：模型性能度量(performance measure)(待补充)

对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化性能的评准指标，这就是性能度量。性能度量反应任务需求，对比不同模型能力时

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2：机器学习技法--学习笔记04--Soft SVM

背景之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本，必须要求每个点都被正确的区分开。但是，实际情况时很少出现这种情况的，因为噪声数据时无法避免的。所以，需要

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3：linux 机器之间 zssh, rz, sz互相传输

zssh的全名叫ZMODEM SSH.看名字就知道，使用的zmodem，我们习惯了SecureCRT,直接就可以用来发送文件，比使用scp方便很多。zssh 用法是：像用ssh命令一样用z

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4：程序员训练机器学习 SVM算法分享

http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine摘要：支持向量机（SVM）已经成为一种非常受欢迎的算法。本文主要阐述了SVM是如何

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5：漫谈机器学习经典算法—人工神经网络

更新：文章迁移到了这里。http://lanbing510.info/2014/11/07/Neural-Network.html，有对应的PPT链接。注：整理自向世明老师的PPT看不到图片的同学能够直

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6：[机器学习案例1]基于KNN手写数字识别

算法介绍之前已经介绍过,简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑离

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7：斯坦福NG机器学习课程：Anomaly Detection

Anomaly DetectionProblem motivation:首先描述异常检测的例子：飞机发动机异常检测直观上发现，如果新的发动机在中间，我们很大可能认为是OK的，如果偏离很

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8：docker 不同机器上容器互相通信

环境说明：1.系统：centos72.docker:Docker version 1.3.2配置过程：1.通过网桥的方式实现：cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-bond0BOOTPROTO=none

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9：工业机器人_传送带与码垛

一、滑块 1.建立一个组件名为滑块 2.在组件滑块里面添加7个组件（1）（2）（3）（4）将传感器检测取消（5）（6）（7） 2.添加两个信号 di1，do2

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10：软件——机器学习与Python，聚类，K——means

K-means是一种聚类算法：这里运用k-means进行31个城市的分类城市的数据保存在city.txt文件中，内容如下：BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.

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11：机器学习技法--学习笔记03--Kernel技巧

背景上一讲从对偶问题的角度描述了SVM问题，但是始终需要计算原始数据feature转换后的数据。这一讲，通过一个kernel（核函数）技巧，可以省去feature转换计算，但

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12：联合体存储方式和小端机器

牛客网上有一道题这道题知识点：http://c.biancheng.net/cpp/html/2932.html联合体结构体和共用体的区别在于：结构体的各个成员会占用不同的内存，互相

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13：机器学习预备知识之概率论(下)

期望值和方差随机变量的期望值E(X)，也称为平均数或者均值，使用下面的公式计算，这两个公式分别用于计算离散随机变量和连续随机变量的期望值：使用上面的公

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14：使用 Python 开始你的机器学习之旅【转】

转自：https://linux.cn/article-8582-1.html 编译自：https://opensource.com/article/17/5/python-machine-learning-introduction 作者： Michael J. Garb

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15：NTP配置内网中集群机器的时间同步

[huiyunltd@hadoop-senior ~]$ rpm -qa|grep ntp[huiyunltd@hadoop-senior ~]$ sudo vim /etc/ntp.confrestrict 192.168.8.0 mask 255.255.252.0

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16：【转】时钟周期,机器周期,指令周期的区别

时钟周期时钟周期也称为振荡周期，定义为时钟脉冲的倒数（时钟周期就是单片机外接晶振的倒数，例如12M的晶振，它的时钟周期就是1/12us），是计算机中

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17：Spark机器学习(4)：朴素贝叶斯算法

1. 贝叶斯定理条件概率公式：这个公式非常简单，就是计算在B发生的情况下，A发生的概率。但是很多时候，我们很容易知道P(A|B)，需要计算的是P(B|A)，这时就要用到

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18：机器学习基石笔记-Lecture 4 Learning is possible

hoeffding 不等式说明了在样本量足够大时，抽样估计能够接近真实值。类比到ml中，对给定的一个假设空间中的h, 它在整个样本空间中的表现可以由在部分

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19：机器学习基石笔记-Lecture 9 Linear regression

线性回归的任务是对于一个输入，给出输出的实数，保证和真实输出相差越小越好。因为假设空间是线性的，所以最后的g会是直线或者平面。通常的误差衡量方法

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20：机器学习基石笔记-Lecture 10 Logistic regression

soft binary classification的概念：软二分类，不直接化为-1、1，而是给出一个概率值。目标函数是一个概率值，但是拿到的data中y只有0、1（或者-1、1），可以看做是

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