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5 神经网络
2524
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
5、神经网络 上篇主要讨论了决策树算法。首先从决策树的基本概念出发,引出决策树基于树形结构进行决策,进一步介绍了构造决策树的递归流程以及其递归终止条件,在递归的过程中,划分属性的选择起到了关键作用,因此紧接着讨论了三种评估属性划分效果的经典算法,介绍了剪枝策略来解决原生决策树容易产生的过拟合问题,最后简述了属性连续值/缺失值的处理方法。本篇将讨论现阶段...
数据可视化
1768
2018-07-26
《Python 资源大全中文版》
数据可视化 进行数据可视化的库。 参见: awesome-javascript 。 matplotlib:一个 Python 2D 绘图库。官网 bokeh:用 Python 进行交互式 web 绘图。官网 ggplot:ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本。官网 plotly:协同 Python 和 matplotl...
本地散点平滑估计(LOESS)
2177
2021-04-11
《Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)》
Deeplearning Algorithms tutorial 本地散点平滑估计 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、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器...
二、因果和实验
3231
2018-04-22
《计算与推断思维 中文版》
二、因果和实验 John Snow 和 Broad 街水泵 观察和可视化:John Snow 和 Broad 街水泵 因果关系 斯诺的“大实验” 建立因果 混淆 随机化 尾注 术语 有趣的事实 扩展阅读 二、因果和实验 原文:Causality and Experiments 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA ...
三、Python 编程
3628
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...
1.1 一点点历史
1394
2018-04-03
《快速入门 IPv6、IoT》
1.1 一点点历史 1.1 一点点历史 ARPA 网是美国国防部第一次尝试设计的分布式网络。为了应对攻击,该网络具有弹性,完全能够在不同的系统间相互连接。ARPA 网创建于七十年代,并于 1983 年引入新的协议栈 —— TCP/IP。第一个被广泛使用的 IP 协议的版本是 IPv4(Internet Protocol version 4),它...
阅前必读
7797
2018-02-16
《xv6 中文文档》
xv6 中文文档 译者 翻译状况 参与审校 许可证(License) xv6 Documentation in Chinese xv6 中文文档 == update 02/25/2016 == 2014 版的 xv6 (rev8) 相关文档正在翻译中,详见 rev8 分支。 xv6 是 MIT 开发的一个教学用的完整的类 Unix 操...
关于作者
3014
2022-07-05
《凤凰架构 - 构建可靠的大型分布式系统》
关于作者 关于作者 周志明 Ph.D、Full Stack Programmer、Computer Book Writer、Technical Evangelist、Cloud Native Architect、Most Valuable Professional、HLLVM/PLDI Enthusiast 程序...
1.1 机器学习的定义
5561
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
1.1 机器学习的定义 1.1 机器学习的定义 正如我们根据过去的经验来判断明天的天气,吃货们希望从购买经验中挑选一个好瓜,那能不能让计算机帮助人类来实现这个呢?机器学习正是这样的一门学科,人的“经验”对应计算机中的“数据”,让计算机来学习这些经验数据,生成一个算法模型,在面对新的情况中,计算机便能作出有效的判断,这便是机器学习。 另一本经典教...
第 11 章 时间序列
4321
2018-10-25
《利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版》
第 11 章 时间序列 第 11 章 时间序列 时间序列(time series)数据是一种重要的结构化数据形式,应用于多个领域,包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的,也就是说,数据点是根据某种规律定期出现的(比如每15秒、每5分钟、每月出现一次)。时间序列...
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