关于机器翻译(64)代码解决方案的搜索结果

1：《机器学习技法》---随机森林

1 随机森林bagging的好处是降低各个子分类器的variance，而决策树又是对数据敏感的算法，variance比较大。因此我们很自然地就把bagging用到了决策树。也

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2：机器学习术语表

FFNN　　Feed Forward Neural Network　　前馈神经网络，神经网络中一般输入向前传递BP　　Backpropagation　　反向传播，一般专指误差反向传播算法，RBM

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3：机器学习之逻辑回归

2. 逻辑回归简述Logistic回归算法基于Sigmoid函数，或者说Sigmoid就是逻辑回归函数。Sigmoid函数定义如下： 11+e?z。函数值域范围(0,1)。因此逻辑回归

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4：机器学习之线性回归

1. 线性回归简述在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归

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5：机器学习-分类简单介绍

一分类概述分类在数据挖掘中是一项很重要的任务。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也经常称作为分类器),该模型能把数据库中的数

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6：zabbix监控公网机器

我的server是在内网192.168.2.有一台agent是其他网段内网ip192.168.1.（有公网ip）在添加监控时，无法获取数据，两个网段无法telnet通，所以决定用公网通信的方

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7：[resource]Python机器学习库

reference: http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是

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8：机器学习二逻辑回归

在生成模型中讲到了，可以利用手头的数据，假设数据是满足高斯分布，且是不同的均值，但是同一个协方差矩阵，基于贝叶斯的判别式，可以得到p(c1|x)>0.5 是第一类

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9：linux_机器信息查询

查看系统版本：[root@css-management ~]# lsb_release -aLSB Version: :core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-Distribut

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10：机器学习---算法学习

朴素贝叶斯公式Hmm隐马尔科夫动态规划:线性回归:逻辑回归(sigmoid):在线性组合的基础上加了个非线性的激活函数，用于解决二分类问题，softmax，用于解决

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11：机器学习基本问题

如何解决过拟合问题过拟合：为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。过拟合的产生原因： 1）由于对样本数据，可能存在隐单元的表示不唯一，即产生

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12：机器学习-局部加权回归

Locally weighted regression，局部加权回归对于线性回归，问题是选取的特征的个数和什么特征会极大影响fit的效果。比如下图，是分布使用下面几个模

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13：机器学习 demo分西瓜

周老师的书，对神经网络写了一个小的Demo是最简单的神经网络，只有一层的隐藏层。这次练习依旧是对西瓜的好坏进行预测。主要分了以下几个步骤1、数

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14：常用机器性能评估工具

杨海春,曾在从兴技术有限公司担任主要设计开发岗，熟悉移动计费系统整体系统架构。目前就职于腾讯计算机系统有限公司，担任工程师职位，熟悉日志计费系统，离

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15：常用机器性能评估工具

杨海春,曾在从兴技术有限公司担任主要设计开发岗，熟悉移动计费系统整体系统架构。目前就职于腾讯计算机系统有限公司，担任工程师职位，熟悉日志计费系统

https://www.u72.net/daima/nnux8.html - 2024-09-20 10:31:40 - 代码库

16：机器学习Python实现AdaBoost

adaboost是boosting方法多个版本号中最流行的一个版本号，它是通过构建多个弱分类器。通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的。这里构建多个分类

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17：机器学习 MLIA笔记（一）

监督学习（supervised learning）：叫监督学习的原因是因为我们告诉了算法，我们想要预测什么。所谓监督，其实就是我们的意愿是否能直接作用于预测结果。典型代

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18：机器学习实战：Logistic回归

第一眼看到逻辑回归（Logistic Regression）这个词时，脑海中没有任何概念，读了几页后，发现这非常类似于神经网络中单个神经元的分类方法。书中逻辑回归的思想

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19：机器学习那些事 (转)

原文为发表于Communications of the ACM 2012年第10期的“A Few Useful Things to Know About Machine Learning”，虽然发表于2012年，但是作者

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20：机器学习：贝叶斯分类器

参考文献从贝叶斯定理说开去关键词：逆向概率；先验概率；后验概率我所理解的贝叶斯定理--知乎专栏关键词：医院病症检测中的真假阳性似然与极大似然估计-

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