关于机器翻译(94)代码解决方案的搜索结果

1：机器学习技法(1)--Linear Support Vector Machine

线性支持向量机。在这种分类问题中，我们需要选一条最“胖”的线，而这条最胖的线就是margin largest的线。我们的优化目标就是最大化这个margin

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2：机器学习（三）线性归回模型多变量

在（二）中我们讲到了单变量的线性回归模型，但是在现实生活中会有很多对结果产生影响的因素，所以我们引入了多变量的模型。同样的我们有M个样本，$x_i$表示第$

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3：机器学习之正则化与交叉验证

时间：2014.07.01地点：基地--------------------------------------------------------------------------------零、简述今天学习两种模型选择方法，一种是

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4：wemall app商城源码机器人检测

wemall-mobile是基于WeMall的Android app商城，只需要在原商城目录下上传接口文件即可完成服务端的配置，客户端可定制修改。本文分享wemall app商

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5：机器学习读书笔记------支持向量机

一、间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi∈{-1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分

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6：机器学习之数学原理笔记（三）

正定矩阵1.1 定义广义：设M是n阶方阵，如果对任何非零向量z，都有zTMz> 0，其中zT 表示z的转置，就称M正定矩阵。[1] 狭义定义：一个n阶的实对称矩阵M是正定

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7：机器学习实战笔记3(决策树)

决策树的优势就在于数据形式非常容易理解，而kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义。1：简单概念描述决策树的类型有很多，有CART、ID3和C4.5等，其

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8：视觉机器学习读书笔记--------SVM方法

SVM是一种有监督的统计学习方法，能够最小化经验误差和最大化几何边缘，被称为最大间隔分类器，可用于分类和回归分析。一、基本原理 SVM是一个机

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9：【Todo】Spark学习 & 机器学习（实战部分）

理论原理部分可以看这一篇：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分。参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/47477

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10：机器学习三卷积神经网络作业

本来这门课程http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 作业是用卷积神经网络做半监督学习，这个还没完全解决，于是先从基础的开始，用keras

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11：Python机器学习（三）--决策树算法

一、决策树原理决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取&#20540;作为分支的树结构。决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该

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12：机器学习算法基础概念学习总结

1.基础概念：(1) 10折交叉验证：英文名是10-fold cross-validation，用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。轮流将其中的9份作为训练

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13：线性回归(HGL的机器学习笔记2)

线性回归：是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。梯度下降，http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/58

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14：视觉机器学习读书笔记--------BP学习

反向传播算法（Back-Propagtion Algorithm）即BP学习属于监督式学习算法，是非常重要的一种人工神经网络学习方法，常被用来训练前馈型多层感知器神经网络。一

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15：机器为什么可以学习(3)----vc维

1、主要内容　　上节课讲述了vc bound，表明了在去break point为最小的break point时，mH(N)的上限是vc bound是一个多项式级别的上限；　　　　vc维定义

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16：老机器软升级，提高系统性能

首先，升级一下内存，8G以上最好；然后，下载一个super speed的内存硬盘映射工具，从内存中拿出来1-2GB做缓冲硬盘，比方叫H盘，类&#20284;SSD吧，可是比SSD更快。

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17：机器学习与视觉训练的相关框架

一、Matlab计算机视觉Contourlets—实现轮廓波变换及其使用函数的MATLAB源代码Shearlets—剪切波变换的MATLAB源码Curvelets—Curve

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18：machine learning----->什么是机器学习

1.概述：　　学习一门学问的第一步就是要了解这门学问到底是什么，它可以被用来干什么。　　本文罗列了学习machine learning的过程中看到的一些写得比较

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19：（动态规划）机器人走迷宫问题

题目一：https://www.nowcoder.com/practice/166eaff8439d4cd898e3ba933fbc6358?tpId=46&tqId=29117&tPage=1&rp=1&ru=/ta/leetcode&qru=/ta/leetcode/q

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20：mahout 常见机器学习算法及分类

最近一直在学习hadoop 一直没有梳理接触到的东西，常见算法分类：推荐系统（推荐引擎）：基于用户的协同过滤算法UserCF 近邻算法，容易实现基于物品的协同过

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