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今日已更新 1034 篇代码解决方案

  • 1：菜鸟机器学习散点总结（二）

                        　　再次声明，总结内容基本非原创，只是一个勤劳的搬运工，由于来源比较杂，只好一起感谢网上提供这些知识的人类们。一、关于线性回归　　线性回归比较简单

    https://www.u72.net/daima/9991.html - 2024-09-14 08:39:49 - 代码库
  • 2：【机器学习】贝叶斯决策论

                         原文链接在【前一个例子】中已经举例说明了如何用贝叶斯公式计算后验概率，然后依据后验概率来做决策。1、什么是行为？但是，有时候，后验概率本身只能说

    https://www.u72.net/daima/m586.html - 2024-09-17 13:23:22 - 代码库
  • 3：【机器学习】贝叶斯决策 实例

                         原文链接 现在举一个例子说明怎么使用贝叶斯公式来做决策。例子：假设有100个人，每个人都有自己的生日。1年有12个月，假设这100个人的生日从1月到12月

    https://www.u72.net/daima/m6ae.html - 2024-09-17 13:38:31 - 代码库
  • 4：机器学习 1 linear regression 作业(二)

                        这个线性回归的作业需要上传到https://inclass.kaggle.com/c/ml2016-pm2-5-prediction 上面，这是一个kaggle比赛的网站。第一次接触听说这个东西，恰好在

    https://www.u72.net/daima/e3mw.html - 2024-09-15 17:03:26 - 代码库
  • 5：机器学习系列(17)_Yelper推荐系统

                         1. 我们为什么需要推荐系统？“推荐”可是个当红话题。Netflix愿意用百万美金召求最佳的电影推荐算法，Facebook也为了登陆时的推荐服务开发了

    https://www.u72.net/daima/b6ma.html - 2024-08-16 08:26:29 - 代码库
  • 6：机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

                        1. Classification 这篇文章我们来讨论分类问题（classification problems），也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类

    https://www.u72.net/daima/na1ds.html - 2024-07-30 20:05:26 - 代码库
  • 7：机器学习中复杂概念的理解

                        平均值和数学期望的区别？均值（mean value）是针对既有的数值（简称母体）全部一个不漏个别都总加起来,做平均值（除以总母体个数）,就叫做均值.但是当这个数群（data

    https://www.u72.net/daima/nncsm.html - 2024-09-20 05:35:50 - 代码库
  • 8：几种经典机器学习算法的比较

                        Quaro上的问答，我感觉回答的非常好！What are the advantages of different classification algorithms?For instance, if we have large training data s

    https://www.u72.net/daima/nk3ba.html - 2024-08-04 06:51:19 - 代码库
  • 9：机器学习的基本概念理解

                        术语理解示例:        对应着数据中的一条记录（多条记录构成数据集)。可以包含标记，也可以不包含标记。    假设一条记录有多个属性构成的，则这条记录就有

    https://www.u72.net/daima/nkx4x.html - 2024-09-27 01:44:01 - 代码库
  • 10：我们需要解决的机器学习问题

                        From:http://machinelearningmastery.com/practical-machine-learning-problems/ Practical Machine Learning Problems What is Machine Learning? We

    https://www.u72.net/daima/nh80c.html - 2024-08-03 10:19:03 - 代码库
  • 11：机器学习笔记——贝叶斯学习

                        概率  理解概率最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素。首先你有一个包含全部可能输出(比如一个实验的)的全集，如今你对当中的一些子集感兴趣，即一

    https://www.u72.net/daima/na9rr.html - 2024-07-31 03:58:29 - 代码库
  • 12：机器学习（十）支持向量机SVM

                        一、最大分类间隔为了保证把数据很好的分开，并且增大对噪声的容忍度，最好是距离分类面的最近分类点，到分类面的距离为最大即求得最大间距的w，并且保证所

    https://www.u72.net/daima/nzfc5.html - 2024-09-21 21:52:57 - 代码库
  • 13：Mooc机器学习-02监督学习

                        1 监督学习　　利用一组带标签的数据, 学习从输入到输出的映射, 然后将这种映射关系应用到未知数据, 达到分类或者回归的目的　　(1) 分类: 当输出是离

    https://www.u72.net/daima/nkb07.html - 2024-09-26 00:26:02 - 代码库
  • 14：机器学习第二课

                            上一个博文，我们讲了Linear Regression, gradient descent, normal equations和Locally weighted linear regression,这次博文我们重点来学习Logist

    https://www.u72.net/daima/nahz5.html - 2024-07-30 07:21:19 - 代码库
  • 15：机器学习最佳入门学习资料汇总

                        译者：teyla 原文作者：Jasonb 发布：2014-06-05 13:54:15 挑错这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自

    https://www.u72.net/daima/nznac.html - 2024-09-21 12:07:48 - 代码库
  • 16：『Python』MachineLearning机器学习入门_效率对比

                        效率对比：老生常谈了，不过这次用了个新的模块，运行时间测试模块timeti： 1 import timeit 2  3 normal = timeit.timeit(‘sum(x*x for x in range(10

    https://www.u72.net/daima/nhv4z.html - 2024-09-23 23:37:03 - 代码库
  • 17：机器人驱动马达选择方法

                        从"ROS Robotics Projects"的中间一个章节看到以下的计算方法:小车有4个轮子, 其中2个是主动轮, 2个从动轮, 假设摩擦系数是0.6, 轮子半径是4.5cm, 使

    https://www.u72.net/daima/ndc57.html - 2024-09-29 18:56:02 - 代码库
  • 18：(转)机器学习中的损失函数

                        损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性

    https://www.u72.net/daima/nde6m.html - 2024-10-02 01:00:39 - 代码库
  • 19：Linux下查看机器性能参数

                        1、查看CPU型号 (1)查看CPU信息（型号） # cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c       8  Intel(R) Xeon(R) CPU            E5410   @

    https://www.u72.net/daima/nudur.html - 2024-10-22 01:41:39 - 代码库
  • 20：Optimization and Machine Learning（优化与机器学习）

                        这是根据（ShanghaiTech University）王浩老师的授课所作的整理。需要的预备知识：数分、高代、统计、优化machine learning：（Tom M. Mitchell） “A computer

    https://www.u72.net/daima/nvv62.html - 2024-10-30 18:50:39 - 代码库