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kaggle——房价预测
比赛描述 如果让购房者描述理想中的房子,他们可能不会提到“地下室天花板高度”或“东西向铁路距离”这样的细节。但本次比赛的数据集证明,房价谈判的影响因素远不止卧室数量或白色栅栏。 数据集包含79个特征变
数据结构(二)-线性表
一、线性表的定义和基本操作 2.1.1 线性表的基本概念 线性表:是具有相同数据类型的 n 个数据元素的有限序列。 (Eg:所有的整数按递增次序排列,不是顺序表,因为所有的整数是无限的) 其中n为表长
机器学习-贝叶斯分类器
一、贝叶斯决策论 1.贝叶斯判定准则: 假设有N种可能的类别标记,y={c1,c2,…,cn},x 为样本。基于后验概率将样本x分到第i类的条件风险为: 为最小化总体风险,只需在每个样本上选择那个能使
机器学习-神经网络
神经网络是机器学习领域中的一种重要模型,其灵感来源于人脑中的神经元连接和工作方式。下面我将详细介绍一下神经网络的基本概念、结构、工作原理以及它在实际应用中的表现。 基本概念 神经网络(Neural N
机器学习-集成学习
集成学习(Ensemble Learning)是一种机器学习范式,它通过结合多个基学习器(base learner)来构建一个更加强大或更可靠的模型。集成学习的目标是利用多个模型的集体智慧来提高单个模
机器学习-支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种强大的机器学习算法,主要用于分类和回归问题。 一、基本原理 1. 最大间隔分类:SVM 的核心思想是寻找一个能够将不同类别数据点
机器学习-决策树
决策树是一种在机器学习中广泛应用的监督学习算法。决策树是一种常用的机器学习算法,它模仿人类决策过程,通过一系列的判断来对数据进行分类或回归。 一、基本概念 决策树通过对数据进行一系列的决策判断来进行分
c语言-罗马数字转整数
一、题目描述 罗马数字包含以下七种字符: I, V, X, L,C,D 和 M。 例如 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。 通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但
机器学习-聚类
一、概念 聚类是将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个簇。同一簇中的样本尽可能相似,不同簇中的样本尽可能不同。 二、目标与用途 1. 目标 使得簇内的样本之间具有较高的相似度,而簇
大模型微调
一、大模型的定义 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。 这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更
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