关于机器(32)代码解决方案的搜索结果

1：机器学习的资源

Deep Learning（深度学习）ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练

https://www.u72.net/daima/nr0z.html - 2024-08-11 15:38:21 - 代码库

2：周志华机器学习笔记

第一章归纳（induction）：特殊到一般的“泛化”过程，generalization，从具体的事实归纳出一般性规律演绎（deduction）：从一般到特殊的“特化”

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3：.NET获取机器信息

　　　　 /// <summary> /// using System.Web; /// using System.Management; /// </summary> public static void main

https://www.u72.net/daima/zf4e.html - 2024-08-12 11:00:49 - 代码库

4：快速找出故障机器

题目描述　　关心数据挖掘和搜索引擎的程序员都知道，我们需要很多的计算机来存储和处理海量数据。　　然而，计算机难免出现硬件故障而导致网络联系失败或

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5：机器码信息

public partial class mac : System.Web.UI.Page { protected override void OnLoad(EventArgs e) { var sb = new Syste

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6：iOS获取机器SerialNumber

/** * 获取用户手机序列号 */+ (NSString *)serialNumber{ NSString *serialNumber = nil; void *IOKit = dlopen("/System/Library/Framewo

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7：机器学习-感知机

摘要：　　1.简介　　2.模型　　3.策略　　4.算法　　　4.1原始问题　　　4.2对偶问题内容：　　1.简介　　　　感知机是二分类的线性分类模型，输

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8：机器学习通用框架

作者：Datartisan链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22833471来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。每个数

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9：机器学习---核函数

前言：当我跟你说起核的时候，你的脑海里一定是这样的：想到的一定是BOOMBOOM。谈核色变，但是今天我们说的核却温和可爱的多了。我记得我前面说到了SVM的核

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10：机器学习基本算法

Basis(基础)：MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimatio

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11：机器学习实战knn

最近在学习这本书，按照书上的实例编写了knn.py的文件，使用canopy进行编辑，用shell交互时发现运行时报错：>>> kNN.classify0([0,0],group,labels,3)Trace

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12：《机器学习》（周志华）笔记

2.3性能度量2.3.1 回归任务中的性能度量均方误差2.3.2 分类任务中的性能度量精度 acc =（TP+TN）/（TP+FN+FP+TN）错误率E =（FN+FP）/（TP+FN+FP+TN）准确率 P =

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13：机器学习-线性回归

Linear Regreesion 线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数

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14：机器视觉相关简要

2014年图像视觉软件名称国籍简介备注Halcon 11.0德国 NI Vision Builder德国 Sherlock美国 Cognex美国 Microscan美国 Keyence日本 Omron日本

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15：机器学习——模型树

和回归树（在每个叶节点上使用各自的均值做预测）不同，模型树算法需要在每个叶节点上都构建出一个线性模型，这就是把叶节点设定为分段线性函数，这个所谓的分段

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16：机器学习——树回归

　　线性回归创建模型需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂的时候，构建全局模型的想法就显得太难了

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17：机器学习算法概述

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, S

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18：机器学习算法---KNN

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特

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19：python机器学习中英

监督学习,supervised learning无监督学习,unsupervised learning分类,classificat回归,regression降维,dimensionality reduction聚类,clustering特征

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20：机器学习：Gibbs 采样

1. 什么是Gibbs采样Gibbs采样是MH算法的一种特例（α==1)，因此可以保证Gibbs抽取的样本，也构成一个非周期不可约稳定收敛的马氏链；Gibbs采样适用于样本是两

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