关于机器(45)代码解决方案的搜索结果

1：机器学习－数值预测的树

树的长处有一个就是在不需预处理的前提下处理很多的类型。就是不需要常规化，标准化数据的特征。区分regression tree跟model tree.1.Regression Tree数

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2：机器学习 k-临近算法

程序清单一：from numpy import *import operatordef creatDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ["A

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3：【转载】Spark学习 & 机器学习

继续Spark学习，开始的文章：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6106603.html参考了这个系列的文章：http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4699644.ht

https://www.u72.net/daima/vswu.html - 2024-08-23 18:43:25 - 代码库

4：机器学习笔记——K-means

K-means是一种聚类算法，其要求用户设定聚类个数k作为输入參数，因此，在执行此算法前，须要预计须要的簇的个数。如果有n个点，须要聚到k个簇中。K-means算法首

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5：视觉机器学习笔记------CNN学习

卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构，具有较强的容错、自学习及并行处理能力。一、基本原理1.CNN算法思想卷积神经网络可以看作

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6：机器学习实战笔记7(Adaboost)

1：简单概念描述 Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法，这里的弱和强学习算法，指的当然都是分类器，首先我们需要简单介绍几个概念。1：弱学习器：在二分

https://www.u72.net/daima/01aw.html - 2024-07-18 06:50:21 - 代码库

7：opencv支持的机器学习算法

CXCORE库：Mahalanobis距离: K均值: CV库：人脸检测/Haar分类器 ML库：正态朴素贝叶斯分类器：决策树： Boosting: 随机森林： EM算法： K近邻（KN

https://www.u72.net/daima/0442.html - 2024-08-29 11:19:31 - 代码库

8：《机器学习基石》---Linear Models for Classification

1 用回归来做分类到目前为止，我们学习了线性分类，线性回归，逻辑回归这三种模型。以下是它们的pointwise损失函数对比（为了更容易对比，都把它们写作s和y的函

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9：机器学习——利用SVD简化数据

奇异值分解（Singular Value Decompositon,SVD），可以实现用小得多的数据集来表示原始数据集。优点：简化数据，取出噪声，提高算法的结果缺点：数据的转换可能

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10：Ubuntu安装Python机器学习包

1.安装pip$ mkdir ~/.pip$ vi ~/.pip/pip.conf[global]trusted-host=mirrors.aliyun.comindex-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

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11：(转) 多模态机器翻译

本文转自： http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650722318&idx=4&sn=728e8e264ca05f2366d75a27744bb383&chksm=871b1470b06c9d669f9

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12：机器学习实战笔记6(SVM)

鉴于July大哥的SVM三层境界(http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837)已经写得非常好了，这里我就不详细描述，只是阐述简单的几个概念。如

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13：cacti 被监控机器snmp 配置

被监控服务器需要查看网卡流量，磁盘空间等信息。修改如下。vi /etc/snmp/snmpd.conf 1、找到com2sec notConfigUser default public 改为：c

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14：spark机器学习-第3章

1.安装工具ipythonhttps://www.continuum.io/downloads选择自己需要的版本 2.安装过程（1）赋权限chmod u+x ./Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh （2

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15：机器学习实战笔记8(kmeans)

前面的7次笔记介绍的都是分类问题，本次开始介绍聚类问题。分类和聚类的区别在于前者属于监督学习算法，已知样本的标签；后者属于无监督的学习，不知道

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16：机器学习之层次聚类

层次聚类聚类是将样本进行归类形成K个簇，层次聚类是其中的一种方法。它将数据组成一棵聚类树，过程可以是凝聚形式或分裂形式。核心思想凝聚是一

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17：(转)机器学习之SVD分解

一、SVD奇异值分解的定义假设是一个的矩阵，如果存在一个分解：其中为的酉矩阵，为的半正定对角矩阵，为的共轭转置矩阵，且为的酉矩阵。这样的分解称为的

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18：linux下查看机器配置

查看cpu信息：lscpuArchitecture: x86_64CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bitByte Order: Little EndianCPU(s): 48　　//总逻辑CPU数：物理CPU个数*每个

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19：机器翻译（noip2010）

分析：该题是经典的队列题目，直接用队列实现就可以。如果数据范围大一些的话还可hash判重！这可以说是一道送分的题目，但是还有粗心的学生会在这里失

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20：机器学习之各种算法（2）

继续接着原来的算法继续讲解：（5）贝叶斯方法贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单

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