关于机器翻译(86)代码解决方案的搜索结果

1：几种经典机器学习算法的比较

Quaro上的问答，我感觉回答的非常好！What are the advantages of different classification algorithms?For instance, if we have large training data s

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2：机器学习的基本概念理解

术语理解示例: 对应着数据中的一条记录（多条记录构成数据集)。可以包含标记，也可以不包含标记。假设一条记录有多个属性构成的，则这条记录就有

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3：我们需要解决的机器学习问题

From:http://machinelearningmastery.com/practical-machine-learning-problems/ Practical Machine Learning Problems What is Machine Learning? We

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4：机器学习笔记——贝叶斯学习

概率理解概率最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素。首先你有一个包含全部可能输出(比如一个实验的)的全集，如今你对当中的一些子集感兴趣，即一

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5：机器学习（十）支持向量机SVM

一、最大分类间隔为了保证把数据很好的分开，并且增大对噪声的容忍度，最好是距离分类面的最近分类点，到分类面的距离为最大即求得最大间距的w，并且保证所

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6：Mooc机器学习-02监督学习

1 监督学习　　利用一组带标签的数据, 学习从输入到输出的映射, 然后将这种映射关系应用到未知数据, 达到分类或者回归的目的　　(1) 分类: 当输出是离

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7：机器学习第二课

上一个博文，我们讲了Linear Regression, gradient descent, normal equations和Locally weighted linear regression,这次博文我们重点来学习Logist

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8：机器学习最佳入门学习资料汇总

译者：teyla 原文作者：Jasonb 发布：2014-06-05 13:54:15 挑错这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自

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9：『Python』MachineLearning机器学习入门_效率对比

效率对比：老生常谈了，不过这次用了个新的模块，运行时间测试模块timeti： 1 import timeit 2 3 normal = timeit.timeit(‘sum(x*x for x in range(10

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10：机器人驱动马达选择方法

从"ROS Robotics Projects"的中间一个章节看到以下的计算方法:小车有4个轮子, 其中2个是主动轮, 2个从动轮, 假设摩擦系数是0.6, 轮子半径是4.5cm, 使

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11：(转)机器学习中的损失函数

损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性

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12：Linux下查看机器性能参数

1、查看CPU型号 (1)查看CPU信息（型号） # cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c 8 Intel(R) Xeon(R) CPU E5410 @

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13：Optimization and Machine Learning（优化与机器学习）

这是根据（ShanghaiTech University）王浩老师的授课所作的整理。需要的预备知识：数分、高代、统计、优化machine learning：（Tom M. Mitchell） “A computer

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14：机器学习：样本去中心化目的

作者：Spark链接：https://www.zhihu.com/question/37069477/answer/132387124来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明

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15：机器学习实战——第二章

　　k-近邻算法(kNN)：测量不同特征值之间的距离方法进行分类。　　kNN的工作原理：存在一个样本数据集合(训练样本集)，并且样本集中每个数据都存在标签，输入

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16：机器学习算法之决策树

一.简介　　决策树的一个重要任务是理解数据中蕴含的知识信息。决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相

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17：老问题:64为机器跑PLSQL

win7+64位+Oracle+11g+64位下使用PLSQL+Developer+的解决办法1）安装Oracle 11g 64位2）安装32位的Oracle客户端（ instantclient-basic-win32-11.2.0.1.0

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18：机器学习算法：朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（Naive Bayesian）算法的核心思想是：分别计算给定样本属于每个分类的概率，然后挑选概率最高的作为猜测结果。假定样本有2个特征x和y，则其属于分类

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19：机器学习笔记——支持向量机（3）

八、核（kernel）如果样本点为线性不可分，那么，需要将数据映射到高维空间，使在原始空间内其线性可分变为线性可分。如下图所示：上文提到，分类器可以写成：那么，如果

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20：机器学习实战笔记5(logistic回归)

1：简单概念描写叙述如果如今有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器就是为了寻找最佳

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