关于机器(57)代码解决方案的搜索结果

1：机器学习算法基础概念学习总结

转自：http://blog.csdn.net/lantian0802/article/details/383334791.基础概念：(1) 10折交叉验证：英文名是10-fold cross-validation，用来测试算法的准确性

https://www.u72.net/daima/nh831.html - 2024-08-03 10:25:43 - 代码库

2：rsync同步文件(多台机器同步代码...)

常用组合 rsync -av --delete-after --exclude-from＝"a.txt" x/x -e ssh x:/x/x a.txt 制定忽略的文件,如 .git -v, --verbose 详细模式输出-q, --qui

https://www.u72.net/daima/na9b4.html - 2024-07-31 03:52:57 - 代码库

3：机器学习实战python3 Logistic Regression

代码及数据：https://github.com/zle1992/MachineLearningInActionlogistic regression优点:计算代价不高，易于理解实现，线性模型的一种。缺点:容易欠拟

https://www.u72.net/daima/nkhr4.html - 2024-09-25 14:26:02 - 代码库

4：python numpy 机器学习的库使用示例

安装 sudo yum install numpy from numpy import * 产生一个数组 random.rand(4,5) result: array([[ 0.79056842, 0.31659893, 0.34054779

https://www.u72.net/daima/nan7c.html - 2024-07-30 06:12:20 - 代码库

5：机器学习笔记-1 Linear Regression(week 1)

1.Linear Regression with One variableLinear Regression is supervised learning algorithm, Because the data set is given a right answer for

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6：国内从事机器视觉领域的公司

经常碰到朋友问我国内从事计算机视觉（CV）领域的公司的发展情况，产品情况，甚至找工作等问题，这里，我给出自己收集的国内从事CV相关领域的公司网址及其主要产品

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7：一台机器搭建多个activemq

原文地址：http://blog.csdn.net/wangdamingll/article/details/53183527一复制一份配置文件 cd /var/activemq/ （第一个activemq的安装目录） cp

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8：机器学习-监督学习应用：梯度下降

回归与梯度下降：回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二

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9：机器学习实战之K-Means算法

一，引言　　先说个K-means算法很高大上的用处，来开始新的算法学习。我们都知道每一届的美国总统大选，那叫一个竞争激烈。可以说，谁拿到了各个州尽可能多的

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10：linux下PSUADE的安装(5.190机器上)

1. PSUADE V1.4a1）make clean2)vim install-psuade,修改MPI_FLAG=NO（因为5.190上默认intel编译器，若不修改，则默认执行config/mh-mpi）3)./install-psuade4)

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11：摄像头控制鼠标，机器视觉（opencv）

核心代码: 1 private void Process() 2 { 3 IplImage imgShow = new IplImage(new CvSize(mCvCapture.FrameWidth / 2, mCvCa

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12：机器学习实战——第一章

分类：将实例数据划分到合适的分类中。目标变量是离散型。回归：预测数值型数据。目标变量是连续型的数值。监督学习：必须知道预测什么，即目标变量的分类信息

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13：Spark机器学习(8)：LDA主题模型算法

1. LDA基础知识LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型。LDA一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。LDA是一个生成模型，可以用来生

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14：《机器学习》第三章——LDA

import numpy as npx=np.zeros((2,17))y=np.zeros((1,17))def dataload(filename): f=open(filename) ar=f.readlines() num=len(ar)

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15：机器学习笔记-CNN-神经网络

转自：http://blog.csdn.net/kevin_bobolkevin/article/details/50494034深度学习之一---什么是神经网络刚开始学习深度学习，最近把所学的整理了一下，也

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16：linux下查看机器的CPU、内存信息

Linux下如何查看版本信息, 包括位数和多核信息，今天我们就来一起看看linux 查看版本信息以及查看CPU内核信息、CPU具体型号等等，整个CPU信息一目了然。相

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17：Spark机器学习(6)：决策树算法

1. 决策树基本知识决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法，可以分为分类树和回归树两类，分类树处理离散变量的，回归树是处理连续变量。样本一

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18：Python3《机器学习实战》学习笔记

运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： Sublime text3 一简单k-近邻算法1 k-近邻法简介2 距离度量3 Python3代码实现31 准备数据

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19：机器学习笔记（八）非线性变换

一、非线性问题对于线性不可分的数据资料，用线性模型分类，Ein会很大，相应的Ein=Eout的情况下，Eout也会很大，导致模型表现不好，此时应用非线性模型进行分类，例

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20：最优化方法与机器学习工具集

1.最小二乘法　　注：这里假定你了解向量的求导公式，并且知道正态分布和中心极限定律（不知道的可以去数学知识索引翻翻）　　(线性)最小二乘回归解法：　　

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