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今日已更新 40 篇代码解决方案

  • 1:机器学习基石-01

    机器学习<em>基石</em>-01

    https://www.u72.net/daima/nr157.html - 2024-10-14 17:55:39 - 代码库
  • 2:机器学习基石-3

    机器学习<em>基石</em>-3

    https://www.u72.net/daima/3b2f.html - 2024-09-02 17:38:43 - 代码库
  • 3:机器学习基石-5

    机器学习<em>基石</em>-5

    https://www.u72.net/daima/38zb.html - 2024-09-03 18:41:56 - 代码库
  • 4:机器学习基石-1

    内积为正,角度小于90°,+1;内积为负,角度大于90°,-1 wpla 为法向量,垂直于分割的超平面 机器学习<em>基石</em>-1

    https://www.u72.net/daima/3ka3.html - 2024-09-02 13:39:28 - 代码库
  • 5:机器学习基石笔记(四)

    我个人感觉第四讲是整个<em>基石</em>课程的精髓所在,很多东西说的很深也很好。 首先是overfitting的问题,过拟合是一个

    https://www.u72.net/daima/k09e.html - 2024-08-14 10:43:53 - 代码库
  • 6:机器学习基石(1)--The Learning Problem

    机器学习的<em>基石</em>课程可以分成四个大的步骤:1. 什么时候可以使用机器学习?2. 为什么机器学习可以有效果?3. 机器学习是一个怎样的过程?4. 机器学习怎么样才能

    https://www.u72.net/daima/dzvc.html - 2024-08-14 21:00:59 - 代码库
  • 7:机器学习基石第一讲笔记

    有人推荐了台大林轩田老师讲授的&ldquo;机器学习<em>基石</em>&rdquo;,感觉林老师讲得生动清楚,是很好的课程,值得一学。第一讲介绍了机

    https://www.u72.net/daima/nffe9.html - 2024-08-07 02:15:03 - 代码库
  • 8:台湾大学林轩田教授机器学习基石课程

    参考:http://blog.csdn.net/qiusuoxiaozi/article/details/51558497       台湾大学林轩田教授机器学习<em>基石</em>课程理解及

    https://www.u72.net/daima/us5m.html - 2024-08-22 02:09:25 - 代码库
  • 9:(转)面向对象的三大基石(封装,继承和复合,多态)

    三大<em>基石</em>之一 封装1.什么是封装?      封装(encapsulation)又叫隐藏实现(Hiding the implementation)。

    https://www.u72.net/daima/17dc.html - 2024-08-31 07:40:25 - 代码库
  • 10:[爱上Swift]第三弹:使用Swift建立App基本基石

    搭架子首先这次我们会主要使用IOS自带的导航Controller为一个APP建立一个简单的<em>基石</em>,新建一个空的Application并创建3个swift文件,分别命名为

    https://www.u72.net/daima/ua0n.html - 2024-07-13 17:34:04 - 代码库
  • 11:Python修炼之路第二步:Python的基石

    Python作为最棒的计算机程序设计语言,构成Python的庞大体系的零部件就起到了<em>基石</em>的作用。

    https://www.u72.net/daima/ed75.html - 2024-09-14 20:47:40 - 代码库
  • 12:《机器学习基石》---验证

                        本节涉及的知识点:(1)用验证来选择参数和模型;(2)验证的流程;(3)验证集大小的选择; 1 验证我们可以用验证来从如下的组合中做选择: 验证的流程是:先划分训

    https://www.u72.net/daima/365w.html - 2024-09-03 16:37:48 - 代码库
  • 13:机器学习基石-8

                         模型简单点,deterministic noise 会小一些 Virtual examples:不是原始资料,是对原始资料变换后的资料,使资料多一点。可能与原始分布不同。

    https://www.u72.net/daima/6nr6.html - 2024-09-07 17:29:35 - 代码库
  • 14:机器学习基石-9

                                    简单模型揭示了数据的内在规律。而复杂的模型因为表达能力过强,所以无论数据有无规律都能分开数据。     

    https://www.u72.net/daima/6hzv.html - 2024-09-07 20:12:15 - 代码库
  • 15:第三章 界面UI的基石—UI布局(1)

    第三章界面UI的<em>基石</em>—UI布局上一章我们一起学习了Android中的常用组件及一些UI编程的技术。在此基础上,我们就可以将这些组件有效的组织起来,构成一个美

    https://www.u72.net/daima/nvzn7.html - 2024-10-28 01:33:02 - 代码库
  • 16:《机器学习基石》---线性回归

                        1 模型定义错误衡量使用平方错误: 注:这里Eout计算是在考虑噪声的情况下,可以将x和y看作满足一个联合概率分布。 2 线性回归算法先把训练集误差Ein

    https://www.u72.net/daima/208r.html - 2024-09-01 14:50:33 - 代码库
  • 17:机器学习基石(13)--Hazard of Overfitting

                        本节课程主要讲述过拟合。VC Dimension过大的时候会发生Bad Generalization,也就是Ein很低,但是Eout很高的情况。没有办法做举一反三的学习。Ein越做越好

    https://www.u72.net/daima/dsh1.html - 2024-08-15 02:52:37 - 代码库
  • 18:机器学习基石(10)--Logistic Regression

                        如果我们想要知道的并不是绝对的是或者非,我们只想知道在是非发生的概率(只想知道概率,不想知道结果)是多少的时候:虽然我们想要知道左边的完美数据,但是在实

    https://www.u72.net/daima/drzk.html - 2024-08-15 02:04:03 - 代码库
  • 19:机器学习基石(12)--Nonlinear Transformation

                        本节课重要讲述非线性的问题怎么样才能变成线性的分类问题。到目前为止,我们会用模型进行线性的分类(左图),但是遇到右图的样子的时候,还是不能用一条线将它

    https://www.u72.net/daima/drr5.html - 2024-08-15 02:17:12 - 代码库
  • 20:机器学习基石(6)--Theory of Generalization

                        本节课主要讲在机器学习中,机器如何做到举一反三。上图可以得出结论,当N超过k的时候,mH的数量会越来越少。对未来成长函数的样子加了一个限制。mH的数量其

    https://www.u72.net/daima/dd59.html - 2024-08-14 23:32:48 - 代码库