关于机器(61)代码解决方案的搜索结果

1：机器学习的一些基本概念

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，就被称为二次回归，

https://www.u72.net/daima/9skc.html - 2024-07-27 10:16:36 - 代码库

2：【图片】机器学习--名画风格 neural-style

　　　　　　　　neural-style学习画作风格，将风格施加到另外一张图片中例如将名画《星夜》的风格施加到一副建筑照片中：源码 https://github.com/jc

https://www.u72.net/daima/evav.html - 2024-09-15 06:17:13 - 代码库

3：机器学习（五）-决策树和随机森林

这节课终于不是那么迷糊了，如果100分满分的话，听懂程度有70分了，初学者就是这么容易满足。 :| 老师说这是这20次课里最简单的一次。。。oh。。。no。不废

https://www.u72.net/daima/b47r.html - 2024-08-16 06:46:36 - 代码库

4：[读书笔记]机器学习：实用案例解析（7）

第7章优化：密码破译优化简介：最优点（optimum），优化（optimization）本章研究的问题：构建一个简单的密码破译系统，把解密一串密文当做一个优化问题。优化方法：网格

https://www.u72.net/daima/ca71.html - 2024-08-17 09:37:55 - 代码库

5：轻松看懂机器学习十大常用算法

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。

https://www.u72.net/daima/nnra1.html - 2024-09-20 06:35:31 - 代码库

6：【机器学习笔记】第一章：绪论

主要符号表：$x$标量$\mathit{x}$向量X变量集$\mathbf{A}$矩阵$\mathbf{I}$单位阵$\chi$样本空间或状态空间 $D$数据

https://www.u72.net/daima/nk6x8.html - 2024-09-27 23:04:38 - 代码库

7：机器学习-学习笔记3.1-局部加权回归

局部加权紧接着上面的线性回归中参数求解来继续讲吧。还是以上面的房屋价格的预测，它的中心思想是在对参数进行求解的过程中，每个样本对当前参数值的影响

https://www.u72.net/daima/nkz4s.html - 2024-08-03 16:19:11 - 代码库

8：【转载】图像处理机器学习大牛主页列表

做图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个

https://www.u72.net/daima/ndbdm.html - 2024-08-04 20:54:41 - 代码库

9：2778: 【入门】小 X 与机器人 (betago)

题目：时间限制 : 1 Sec内存限制 : 32 Mb提交 : 943解决 : 253题目描述小 X 最近对战胜韩国围棋大神李世石的 AlphaGo 很感兴趣，所以小 X 自己

https://www.u72.net/daima/nrac2.html - 2024-10-12 16:06:02 - 代码库

10：机器学习：模型性能度量(performance measure)(待补充)

对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化性能的评准指标，这就是性能度量。性能度量反应任务需求，对比不同模型能力时

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11：机器学习技法--学习笔记04--Soft SVM

背景之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本，必须要求每个点都被正确的区分开。但是，实际情况时很少出现这种情况的，因为噪声数据时无法避免的。所以，需要

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12：linux 机器之间 zssh, rz, sz互相传输

zssh的全名叫ZMODEM SSH.看名字就知道，使用的zmodem，我们习惯了SecureCRT,直接就可以用来发送文件，比使用scp方便很多。zssh 用法是：像用ssh命令一样用z

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13：程序员训练机器学习 SVM算法分享

http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine摘要：支持向量机（SVM）已经成为一种非常受欢迎的算法。本文主要阐述了SVM是如何

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14：漫谈机器学习经典算法—人工神经网络

更新：文章迁移到了这里。http://lanbing510.info/2014/11/07/Neural-Network.html，有对应的PPT链接。注：整理自向世明老师的PPT看不到图片的同学能够直

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15：[机器学习案例1]基于KNN手写数字识别

算法介绍之前已经介绍过,简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑离

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16：斯坦福NG机器学习课程：Anomaly Detection

Anomaly DetectionProblem motivation:首先描述异常检测的例子：飞机发动机异常检测直观上发现，如果新的发动机在中间，我们很大可能认为是OK的，如果偏离很

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17：docker 不同机器上容器互相通信

环境说明：1.系统：centos72.docker:Docker version 1.3.2配置过程：1.通过网桥的方式实现：cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-bond0BOOTPROTO=none

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18：工业机器人_传送带与码垛

一、滑块 1.建立一个组件名为滑块 2.在组件滑块里面添加7个组件（1）（2）（3）（4）将传感器检测取消（5）（6）（7） 2.添加两个信号 di1，do2

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19：软件——机器学习与Python，聚类，K——means

K-means是一种聚类算法：这里运用k-means进行31个城市的分类城市的数据保存在city.txt文件中，内容如下：BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.

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20：机器学习技法--学习笔记03--Kernel技巧

背景上一讲从对偶问题的角度描述了SVM问题，但是始终需要计算原始数据feature转换后的数据。这一讲，通过一个kernel（核函数）技巧，可以省去feature转换计算，但

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