关于机器(51)代码解决方案的搜索结果

1：理解机器为什么可以学习（四）

前面一节我们通过引入增长函数的上限的上限，一个多项式，来把Ein 和 Eout 的差Bound住，这一节引入VC Bound进一步说明这个问题。前边我们得到，如果一个hype

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2：mongodb副本集搭建以及增减机器

1. replica set每个副本集需要设置副本集名称。在启动mongod时指定。2. 搭建步骤2.1 启动首先启动mongod启动时设置为副本集模式，并设置名称。两种方

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3：4 理解机器为什么可以学习

1 Hoeffding不等式假设有一个罐子装满了橙色和绿色的球，为了估计罐子中橙色和绿色的比例，我们随机抓一把球，称为样本：其中，设罐子中橙色球的比例为μ，样本

https://www.u72.net/daima/1f75.html - 2024-08-30 10:05:29 - 代码库

4：《机器学习基石》---非线性变换

1 非线性变换所谓非线性变换，就是把原始的特征做非线性变换，得到一个新的特征，使用这个新的特征来做线性的分类，则对应到原始的特征空间中，相当于做了非线

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5：【机器学习实战】多元线性回归模型

在许多实际问题中，影响因变量Y的自变量不止一个，通常设为p个，此时无法借助于图形的帮助来确定模型，这里则使用一种最为简单且普遍的模型——多元线性模型来

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6：《机器学习技法》---支持向量回归

1 核型岭回归首先，岭回归的形式如下：在《核型逻辑回归》中我们介绍过一个定理，即以上这种形式的问题，求得的w都能表示为z的线性组合：因此我们把w代入，问

https://www.u72.net/daima/5966.html - 2024-09-07 12:06:50 - 代码库

7：机器学习实战笔记9(Apriori算法)

Apriori算法也属于无监督学习，它强调的是“从数据X中能够发现什么”。从大规模的数据集中寻找物品之间隐含关系被称为关联分析或者称为关联规则学习。这

https://www.u72.net/daima/3mv3.html - 2024-07-21 19:27:39 - 代码库

8：机器学习（二）：感知机学习算法

感知机是一种线性分类模型，属于判别模型　　f(x) = sign(wx+b) ; f(x)∈{+1,-1};其中M为错分类点的集合M。感知机学习算法是误分类驱动的，采用随机

https://www.u72.net/daima/4xw5.html - 2024-09-04 22:45:13 - 代码库

9：机器学习笔记十三：Ensemble思想(上)

从上面几篇的决策树开始,就可以开始进入到集成学习(ensemble learning)了,与其说集成学习是一种算法,倒不如说集成学习是一种思想. 集成学习的思想也

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10：机器学习十大算法（一）

文章来源：https://www.dezyre.com/article/top-10-machine-learning-algorithms/202 本人自行翻译，如有错误，还请指出。后续会继续补充实例及代码实

https://www.u72.net/daima/4z0x.html - 2024-09-04 04:36:58 - 代码库

11：机器学习十大算法（二）

文章来源：https://www.dezyre.com/article/top-10-machine-learning-algorithms/202 本人自行翻译，如有错误，还请指出。后续会继续补充实例及代码实现。

https://www.u72.net/daima/4z14.html - 2024-09-04 04:41:29 - 代码库

12：CloudFoundry组件Job无法解析机器Address

【问题现象】cf组件ccng启动失败，提示如下信息： ———— STARTING cloud_controller_ng_ctl at Thu Sep 11 07:33:05 UTC 2014 ————– restart: U

https://www.u72.net/daima/4fs9.html - 2024-07-22 02:39:29 - 代码库

13：《机器学习系统设计》学习笔记（2）

一个真实的例子：根据一家公司服务器过去的访问量来预测未来的访问量。具体步骤：1.读取数据：服务器的访问量被记录成一个csv文件web_traffic.csv，格式如下：1

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14：机器学习(5): K-means 算法

3. K-means 算法： 3.1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚

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15：机器学习算法--贝叶斯分类器（一）

1. 贝叶斯决策论定义：贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策考虑如何基于这些概

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16：机器学习(3)：支持向量机（SVM）

1. 背景： 1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出 1.2 目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes 和

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17：linux不同机器下发布程序

在本机的linux环境下编译好，可以在本机上运行，但是由于要到现场安装，将程序直接拷贝过去时，发现程序运行报错。例如/usr/lib/libstdc&#43;&#43;.so.6: ver

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18：Android智能聊天机器人

http://www.tuling123.com/ 注册一个账号，申请一个KEY值。此网站也有文档，可以查看。 1 package com.tulingdemo; 2 3 import java.text.Simpl

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19：【机器学习】极大似然估计法

原文链接最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高

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20：jenkins 集成钉钉机器人

最早做Jenkins发布完成以后通过邮件发送信息通知相关的联系人，发现邮件会受限于大家接收的设置，导致不能及时的看到相关的发布内容，公司使用钉钉做为公司

https://www.u72.net/daima/msx2.html - 2024-09-16 21:27:18 - 代码库