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其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 在第4章 构建优秀的训练数据集 – 数据预处理中，我们学习了使用特征选择技术对数据集降维的不同方法。特征...

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 将数据集划分为训练集和测试集 我们在第1章 赋予计算机学习数据的能力和第3章 使用Scikit-Lear...

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 数据质量及所包含的有用信息量是决定机器学习算法能学到多好的关键因素。因此，在将数据集喂给机器学习算法前对...

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 支持向量机实现最大间隔分类 另一种强大又广泛使用的学习算法是支持向量机(SVM)，可看成是对感知机的扩展...

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中，我们会学习一些学术界和工业界常用的知名强大机器学习算法。在学习各种用于分类的监督学习算法的不同时...

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 使用Python实现感知机学习算法 在前一节中，我们学习了Rosenblatt感知机规则的原理，下面使用...

本文来自正在规划的Go语言&云原生自我提升系列，欢迎关注后续文章。 并发实践和模式 既然已经讲解了Go为并发所提供的基础工具，我们就来学习一些并发的最佳实践和模式吧。 保持...

本文来自正在规划的Go语言&云原生自我提升系列，欢迎关注后续文章。 并发是一个计算机科学用语，将一个进程分割成独立组件并指明这些组件如何安全共享数据。大部分语言通过库提供并...

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 基本术语和符号简介 前面我们讨论了机器学习的三大分类：监督学习、无监督学习和强化学习，下面来学习本书中会...

在作者的心目中，机器学习这一解释推理数据的应用和算法科学，是计算机科学中最令人振奋的领域！我们生活在数据多到泛滥的时代，使用机器学习领域的自学习算法 ，可以将数据转换为知识...

本文来自正在规划的Go语言&云原生自我提升系列，欢迎关注后续文章。 至此，我们学习了如何将应用打包为容器，创建容器副本集以及使用Ingress控制器将访问负载均衡至各服务。...

本章中，我们将使用在全书中所学习的知识来创建一个游戏。同时我们还可以学习一些技巧。使用p5.js库来创建一个简单游戏非常惊艳并且表明了这个 JS 库的强大。 游戏会非常简单...