关于机器(69)代码解决方案的搜索结果

1：用Keras搞一个阅读理解机器人

catalogue1. 训练集2. 数据预处理3. 神经网络模型设计(对话集 <-> 问题集)4. 神经网络模型设计(问题集 <-> 回答集)5. RNN神经网络6. 训练7. 效果验证

https://www.u72.net/daima/5dsf.html - 2024-09-06 06:45:25 - 代码库

2：机器学习之非监督学习与强化学习

非监督式学习：在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据

https://www.u72.net/daima/69ab.html - 2024-07-24 19:56:17 - 代码库

3：认识：人工智能AI 机器学习 ML 深度学习DL

人工智能人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科

https://www.u72.net/daima/9176.html - 2024-09-13 20:13:28 - 代码库

4：机器学习之SVM与逻辑回归的联系和区别

　　通常说的SVM与逻辑回归的联系一般指的是软间隔的SVM与逻辑回归之间的关系，硬间隔的SVM应该是与感知机模型的区别和联系。而且工程中也不能要求所有

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5：机器学习之单变量线性回归（Linear Regression with One Variable）

1. 模型表达（Model Representation）我们的第一个学习算法是线性回归算法，让我们通过一个例子来开始。这个例子用来预测住房价格，我们使用一个数据集，该数据

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6：android 非root机器如何备份已安装程序的apk

问题描述想做一个能够备份已安装程序的apk程序,不知道已经安装过的程序，系统有没有保留一份安装文件，如果有路径在哪里？

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7：BZOJ 3205 [Apio2013]机器人 ——斯坦纳树

腊鸡题目，实在卡不过去。（改了一下午）就是裸的斯坦纳树的题目，一方面合并子集，另一方面SPFA迭代求解。优化了许多地方，甚至基数排序都写了。还是T到死，不

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8：Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Regularization and Model Selection

网易公开课，第10,11课 notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes5.pdf &#160; Model Selection 首先需要解决的问题是，模型选择问题，如何

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9：第一个极小的机器学习的应用

现在给出一个Web统计信息，他们存储着每小时的访问次数。每一行包含连续的小时和信息，以及该小时Web的访问次数。现在要解决的问题是，估计在何时访问量达

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10：安装Python的机器学习包Sklearn 出错解决方法

1 首先须要安装Cython。网上下载后进行本地安装 python setup.py install2 下载Sklearn包，https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/0.14.1 。

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11：git 在一台机器上配置多个账户

前提：必须知道怎样配置git账户，请參考git官方教程：https://help.github.com/articles/generating-ssh-keys这个教程能教你怎样生成ssh-key，以及怎样

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12：安装Python的机器学习包Sklearn 出错解决方法

1 首先需要安装Cython，网上下载后进行本地安装 python setup.py install2 下载Sklearn包，https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/0.14.1 ，进行本地

https://www.u72.net/daima/nz8s8.html - 2024-08-02 05:20:22 - 代码库

13：简单易学的机器学习算法——极限学习机（ELM）

极限学习机的概念ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，ELM可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重。对于一个单隐层神经网络，假设

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14：【机器学习笔记】第二章：模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合1. error rate/accuracy2. error: training error/empirical error, generalization error3. overfitting and underfitting2

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15：机器学习第二章：模型评估与选择-总结

1、数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。留出法将

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16：机器学习之神经网络模型-下（Neural Networks: Representation）

3. Model Representation I 1 神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络时发明的。因此，要解释如何表示模型假设，我们不妨先来看单个神经元在大脑中是

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17：非码农也能看懂的“机器学习”原理

我们先来说个老生常谈的情景：某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎

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18：机器学习完整过程案例分布解析，python代码解析

所谓学习问题，是指观察由n个样本组成的集合，并依据这些数据来预測未知数据的性质。学习任务（一个二分类问题）：区分一个普通的互联网检索Query是否具

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19：Splunk 会议回想: 大数据的关键是机器学习

作者 Jonathan Allen ，译者张晓鹏 Splunk的用户大会已经接近尾声。三天时间的会议里，共进行了160多个主题研讨，涵盖了从安全、运营到商业智能，甚至包含物

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20：windows下一台机器运行多个tomcat

一.将本机原有的tomcat配置不变，二.下载新的tomcat解压版，地址：http://tomcat.apache.org/download-80.cgi三.下载完成解压后，为了方便区分，最好将解压

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