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平均单依赖估计量(Averaged One-Dependence Estimators)
1846
2021-04-11
《Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)》
Deeplearning Algorithms tutorial 平均单依赖估计量(Averaged One-Dependence Estimators) Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无...
如何决定是否使用你所有的数据
977
2020-03-15
《机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning 中文版)》
如何决定是否使用你所有的数据 如何决定是否使用你所有的数据 假设你的猫咪检测器的训练集包括 10000 张用户上传的图片,这些数据来自相同的数据分布且将作为单独的开发/测试集,同时也代表着你关心的将要处理的数据分布。你还从互联网下载了额外的 20000 张图片。此时你是否应该为你的学习算法提供所有的 20000 + 10000 张图片作为它的训练集,...
次表面散射 (SSS)
241
2024-08-11
《Blender 4.2 参考手册》
次表面散射 (SSS) 输入 属性 输出 示例 次表面散射 (SSS) 次表面散射 节点用于为诸如皮肤、蜡、大理石、牛奶等材质添加简单的次表面多次散射效果。对于上述材质,光线不会直接从表面反射,而是会穿透表面并在内部反弹,然后被吸收或离开表面到达附近的点。 可以根据RGB颜色通道配置颜色散布的平均距离。例如,对于面板,红色会进一步散射,从...
三、Python 编程
3612
2018-04-22
《计算与推断思维 中文版》
三、Python 编程 表达式 示例 数值 整数值 浮点值 名称 示例:增长率 调用表达式 示例 三、Python 编程 原文:Programming in Python 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 编程可以极大地提高我们收集和分析世界信息的能力,而这些信息又可以通过上...
坑爹的字符编码
3197
2018-02-21
《老齐 零基础学Python》
坑爹的字符编码 编码 计算机中的字符编码 encode和decode python中如何避免中文是乱码 坑爹的字符编码 字符编码,在编程中,是一个让学习者比较郁闷的东西,比如一个str,如果都是英文,好说多了。但恰恰不是如此,中文是我们不得不用的。所以,哪怕是初学者,都要了解并能够解决字符编码问题。 >>> name = '老齐' ...
朴素贝叶斯(Naive Bayes)
1586
2021-04-11
《Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)》
Deeplearning Algorithms tutorial 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 应用案例 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许...
根目录文件介绍
1535
2019-03-05
《征服 Linux》
Linux 系统目录结构 根目录文件介绍 内核文件与发行版 Linux 系统目录结构 Linux 系统目录结构登录系统后,在当前命令窗口下输入命令: ls / 你会看到如下图所示: 树状目录结构: 以下是对这些目录的解释: /bin :bin是Binary的缩写, 这个目录存放着最经常使用的命令。 /boot: ...
12.3 包裹式选择(LVW)
2998
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
12.3 包裹式选择(LVW) 12.3 包裹式选择(LVW) 与过滤式选择不同的是,包裹式选择将后续的学习器也考虑进来作为特征选择的评价准则。因此包裹式选择可以看作是为某种学习器量身定做 的特征选择方法,由于在每一轮迭代中,包裹式选择都需要训练学习器,因此在获得较好性能的同时也产生了较大的开销。下面主要介绍一种经典的包裹式特征选择方法 —LVW...
创建样式
908
2023-10-26
《Excelize v2.8 中文文档》
创建样式 边框 颜色填充 图案填充 对齐方式 缩进 水平对齐方式 垂直对齐方式 阅读顺序 相对缩进 字体下划线 数字自定义格式 繁体中文数字自定义格式 简体中文数字自定义格式 日本语数字自定义格式 韩语数字自定义格式 泰国语数字自定义格式 货币格式 创建样式 func ( f * File ) NewStyle...
7 贝叶斯分类器
1903
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
7、贝叶斯分类器 上篇主要介绍和讨论了支持向量机。从最初的分类函数,通过最大化分类间隔,max(1/||w||),min(1/2||w||^2),凸二次规划,朗格朗日函数,对偶问题,一直到最后的SMO算法求解,都为寻找一个最优解。接着引入核函数将低维空间映射到高维特征空间,解决了非线性可分的情形。最后介绍了软间隔支持向量机,解决了outlier挤歪超平...
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