关于机器(60)代码解决方案的搜索结果

1：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

https://www.u72.net/daima/xn0e.html - 2024-07-16 18:29:28 - 代码库

2：机器学习实战笔记2(k-近邻算法)

1：算法简单描述给定训练数据样本和标签，对于某测试的一个样本数据，选择距离其最近的k个训练样本，这k个训练样本中所属类别最多的类即为该测试样本的

https://www.u72.net/daima/sfnv.html - 2024-07-12 22:49:27 - 代码库

3：【机器学习经典算法源码分析系列】-- 线性回归

一、单变量线性回归：1.数据集可视化 2.求解模型参数对于线性回归模型，有两种方法可以求解模型参数。1）梯度下降法将代价函数代入展开：

https://www.u72.net/daima/vwd5.html - 2024-08-23 22:49:40 - 代码库

4：ansible控制已修改过SSH端口的机器

有些服务器会更改SSH端口，更改方法如下：sshd_config#Port 22Port 65535更改后使用新方式进行修改配置文件ssh-copy-id "-p port user@host"ssh-copy-id

https://www.u72.net/daima/3rse.html - 2024-09-02 21:45:37 - 代码库

5：机器学习----推荐系统之协同过滤算法

（一）问题描述电影评分，下图中5部电影，4个人进行评分，评分从0-5，并且为整数，问号处表示没有评分。（二）基于内容的推荐系统给每部电影添加两个features,针对这个问

https://www.u72.net/daima/3vwz.html - 2024-09-03 02:24:46 - 代码库

6：【机器学习实战】回归常用技巧之虚拟变量

虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取&#20540;为0或1。引入哑变量可使

https://www.u72.net/daima/3fh2.html - 2024-07-21 01:29:47 - 代码库

7：机器学习实战笔记之非均衡分类问题

通常情况下，我们直接使用分类结果的错误率就可以做为该分类器的评判标准了，但是当在分类器训练时正例数目和反例数目不相等时，这种评价标准就会出现问题。

https://www.u72.net/daima/00ma.html - 2024-07-18 06:47:33 - 代码库

8：文本分类——机器学习常用工具

文本分类现已比较成熟，各类开源工具不少，现推荐几个比较常用简单的工具：1、scikit-learn：http://scikit-learn.org/stable/index.html python编写调用，里面

https://www.u72.net/daima/0xfw.html - 2024-07-18 05:21:00 - 代码库

9：Unity AngryBots愤怒的机器人demo研究

做为Unity早期的经典demo，一直从3.5以后沿用到4.7.x版本。但其内部一些做法十分不合理。比如使用过多的根目录，创建怪物和玩家不用SpawnPoint，AI，CheckPoi

https://www.u72.net/daima/u31m.html - 2024-08-22 14:02:09 - 代码库

10：【翻译】x86机器上的PCI中断

来源 http://people.freebsd.org/~jhb/papers/bsdcan/2007/article/article.html摘要　　在拥有多个独立设备的计算机里一个重要的元素是一个设备通知

https://www.u72.net/daima/2hx3.html - 2024-07-19 21:04:37 - 代码库

11：每日一个机器学习算法——正则化

在对数据进行拟合，学习模型的过程中，会出现以下情况：1）high variance, overfitting.过拟合2）high bias, underfiiting.欠拟合过拟合出现的原因1）太多的特征。

https://www.u72.net/daima/198m.html - 2024-07-19 15:48:37 - 代码库

12：[机器学习]推荐系统之协同过滤算法

在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题.1. 什么是推

https://www.u72.net/daima/74v1.html - 2024-09-10 13:56:11 - 代码库

13：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

https://www.u72.net/daima/37ae.html - 2024-09-03 17:02:12 - 代码库

14：使用rcp命令实现从远程机器拷贝文件

rcp：远程文件复制使用rcp命令可以在远程主机之间复制文件，如果同时指定2个以上的文件或目录，且最后的目的地是一个已经存在的目录，则他会把前面指定的所有

https://www.u72.net/daima/37hh.html - 2024-09-03 17:09:50 - 代码库

15：机器为什么可以学习(4)---错误和噪声

1、课程主要内容　　上节课中学习了VC维的相关只是，在hypothesis set的VC维有限，且输入数据N够大，并可以找到一个足够小的Ein，那么学习就是可能的。　　

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16：每日一个机器学习算法——信息熵

1 定义2 直观解释信息熵用来衡量信息量的大小若不确定性越大，则信息量越大，熵越大若不确定性越小，则信息量越小，熵越小比如A班对B班，胜率一个为x，另一个为1-x

https://www.u72.net/daima/409r.html - 2024-07-22 10:37:03 - 代码库

17：机器学习入门系列02，Regression 回归：案例研究

为什么要先进行案例研究？没有比较好的数学基础，直接接触深度学习会非常抽象，所以这里我们先通过一个预测 Pokemon Go 的 Combat Power (CP) 值的案例，打

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18：机器学习的监督学习在研究什么

什么是监督学习简单来说，监督学习是对给定的输入输出样本进行学习并建立一个模型，该模型能对任意输入做出好的输出预测。监督学习核心思想所

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19：机器学习实战Ch03：决策树

相比kNN的无脑比较相似度，我们需要一种能够较清晰地给出数据内在含义的分类器。这一章给出了“决策树”这种选择，这一概念本身不难理解，问题在于在树的

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20：std::copy性能分析与memmove机器级实现

复制数据的快速方法std::copyC++复制数据各种方法大家都会，很多时候我们都会用到std::copy这个STL函数，这个效率确实很不错，比我们一个一个元素复制或者

https://www.u72.net/daima/65a3.html - 2024-09-08 22:09:03 - 代码库