首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
CarserKaisa
掘友等级
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
41
文章 41
沸点 0
赞
41
返回
|
搜索文章
最新
热门
机器学习——决策树(CART算法)
Classification and Regression Tree (CART) 是决策树的一种。用基尼指数来选择属性(分类),或用均方差来选择属性(回归)。
机器学习——决策树(C4.5算法)
C4.5 算法是 Ross 对 ID3 算法的改进。 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益, 而C4.5用的是信息增益率。
机器学习——numpy使用
NumPy(Numeric Python)是Python的一种开源的数值计算扩展库。 它包含很多功能: 创建n维数组(矩阵) 对数组进行函数运算
机器学习——机器学习库(Sklearn)
Scikit-learn是基于NumPy、 SciPy和 Matplotlib的开源Python机器学习 包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数 据分析师首选的机器学习工具包
深度学习实战——卷积神经网络(LeNet)
「LetNet是最早发布的卷积神经网络之一,因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由 AT&T 贝尔实验室的研究员 Yann LeCun 在1989年提出的(并以其命名)
深度学习基础——正则化,偏差和方差
深度学习算法模型建立好后,预测出的结果往往会出现过拟合和拟合的情况,对于这种情况,我们需要对数据进行一些处理,使最终结果正合适。
深度学习——数据预处理
收集数据集后,我们需要对数据集进行读取,和预处理等操作。如何进行预处理,我们需要预处理的作用是什么,以下来介绍。
深度学习基础
梯度下降的三种形式: 1、批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD),梯度下降的每一步中,都用到了所有的训练样本。
机器学习项目流程
机器学习的一般步骤 数据搜集:网络下载、网络爬虫、数据库读取、开放数据 ... 数据清洗:数据清理和格式化、探索性数据分析
机器学习——支持向量机(机器学习实战)
支持向量机(Support Vector Machine, SVM )是一类按监督学习( supervised learning)
下一页
个人成就
文章被点赞
58
文章被阅读
19,774
掘力值
613
关注了
2
关注者
8
收藏集
0
关注标签
3
加入于
2021-11-09