关于机器(59)代码解决方案的搜索结果

1：加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_过拟化（第十一课）

课程简介本节课主要介绍了关于<em>机器</em>学习中的过拟化问题。作者指出，区别一个专业级玩家和业余爱好者的方法之一就是他们如何处理过拟化问题。通过该课程，我

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2：机器学习实战笔记一 k-近邻算法

属于离散监督，是一个简单的分类算法工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分

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3：机器学习实战-决策树(ID3)

//====================================================决策树的构造：构造决策树时，需要解决的第一个问题是，当前数据集上那个特征在划分数据是起决定性

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4：程序记录3(设置机器人2,新)

int userID = 50000; int mapID = 1005; for (int j = 0; j < 10000; ++j) { UserInfo uinfo = {0}; uinfo.userID

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5：机器学习之KNN算法思想及其实现

从一个例子来直观感受KNN思想如下图 , 绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色

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6：《机器学习笔记》-环境配置（Windows64位）

---恢复内容开始---Python 2.7.12 安装配置此处选择完全安装，这样系统环境变量与pip都配置好了。pip：升级pip版本，pip install --upgrade pip Numpy:pip i

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7：python机器登陆新浪微博代码示例

　　前段时间开始学习Python，一直想不到有什么好的小项目可以做，憋得慌，这不，绞尽脑汁想出了一个爬取新浪微博，并对爬取数据做简单统计的项目。一开始我自

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8：DIY你的低成本ROS机器人

ROS入门课程上线一个月以来，收到了很多童鞋们的来信，大家普遍反映学习之后能够快速的入门ROS，也能够在仿真环境中进行slam_gmapping，导航等。但是对于那些

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9：技术人攻略访谈：开放制造的机器之心

本文首发于雷锋网，经作者本人推荐分享至InfoQ中文站。《技术人攻略访谈》系列将在InfoQ上开辟专栏，我们会定期挑选好的访谈在这里分享。<<<-----------

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10：CentOS 配置集群机器之间SSH免密码登录

SSH 为 Secure Shell 的缩写，由 IETF 的网络小组（Network Working Group）所制定；SSH 为建立在应用层和传输层基础上的安全协议。SSH 是目前较可靠，专为远程

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11：对抗机器人的新思路与方案

　　登录博客园时，看到的界面是左边这样的，验证码错了一次之后就变得更加扭曲了。　　以前博客园不会在第一次访问页面的时候弹出验证码来，这样的体验很

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12：局部加权回归(HGL的机器学习笔记3)

局部加权回归(Locally Weighted Regression, LWR)局部加权回归使一种非参数方法(Non-parametric)。在每次预测新样本时会重新训练临近的数据得到新参数

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13：[读书笔记]机器学习：实用案例解析（8）

第8章 PCA：构建股票市场指数有监督学习：发掘数据中的结构，并使用一个信号量评价我们在探索真实情况这项工作是否进行得很好。无监督学习：发掘数据中的结

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14：[读书笔记]机器学习：实用案例解析（9）

第9章 MDS：可视化地研究参议员相似性基于相似性聚类：本章的主旨是，对不同的观测记录，如何理解用距离的概念来阐明它们之间的相似性和相异性。多维定标技

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15：Spark机器学习：Spark 编程模型及快速入门

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52366356Spark编程模型SparkContext类和SparkConf类我们可通过如下方式调用 SparkContext 的简单构

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16：机器学习的简单逻辑回归的Advanced Optimization

Learning Course: One variable logistic regression optimization单变量（只有一个特征）的用于分类的逻辑回归的cost function的最小值求解, here:x=[x

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17：CentOS 7系统查看系统版本和机器位数

前言由于不经常使用linux，每当使用的时候就是安装软件，安装软件的时候就要选择安装包平台，是32位的还是64位的。这时候突然发现不知道怎么查，于是百度。

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18：机器学习中的矩阵方法03：QR 分解

1. QR 分解的形式QR 分解是把矩阵分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积。QR 分解经常用来解线性最小二乘法问题。QR 分解也是特定特征值算法即QR

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19：智能聊天机器人实现(源码+解析)

前言:之前写了一篇《美女图片采集器 (源码+解析)》得到了众多朋友的支持, 发现这样系列的教程还是挺受欢迎的, 也激励我继续写下去。也在那一篇文

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20：机器学习（4）Hoeffding Inequality--界定概率边界

问题假设空间的样本复杂度（sample complexity）：随着问题规模的增长导致所需训练样本的增长称为sample complexity。实际情况中，最有可能限制学习器成

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