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1.14. 半监督学习
1176
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
1.14. 半监督学习 1.14. 半监督学习 1.14.1. 标签传播 1.14. 半监督学习 1.14. 半监督学习 校验者: @STAN,废柴0.1 @Loopy 翻译者: @那伊抹微笑 半监督学习 适用于在训练数据上的一些样本数据没有贴上标签的情况。 sklearn.semi_supervised 中的半监督估计, 能够利用...
二、性能度量
1254
2020-06-07
《AI算法工程师手册》
二、性能度量 2.1 分类问题性能度量 2.1.1 accuracy_score 2.1.2 precision_score 2.1.3 recall_score 2.1.4 f1_score 2.1.5 fbeta_score 2.1.6 classification_report 2.1.7 confusion_matrix 2.1.8 p...
波士頓房地產雲端評估(一)
1941
2018-05-03
《機器學習:使用Python》
線性回歸分析: Property value prediction (一)引入函式庫及內建波士頓房地產資料庫 (二)cross_val_predict 的使用 (三)使用joblib.dump 匯出預測器 (四)訓練以及分類 (五)繪出預測結果與實際目標差異圖 (六)完整程式碼 線性回歸分析: Property value predict...
获取数据
3589
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
获取数据 开始动手。最后用 Jupyter notebook 完整地敲一遍示例代码。完整的代码位于 https://github.com/ageron/handson-ml 。 创建工作空间 首先,你需要安装 Python。可能已经安装过了,没有的话,可以从官网下载 https://www.python.org/ 。 接下来,需要为你的机器学习代...
什么是 Pipcook
3306
2020-07-01
《Pipcook v1.0 机器学习工具使用教程》
Pipcook 为什么要开发 Pipcook 简单的介绍 设计原则 受众 子项目 下一步 Pipcook Pipcook 项目是一个开源工具集,它能让 Web 开发者更好地使用机器学习,从而开启和加速前端智能化时代! 为什么要开发 Pipcook 它旨在使 Web 工程师能够在零门槛的前提下使用机器学习,并拥有将前端技术领域带到智...
Core Concepts
940
2019-07-22
《MLeap Document》
Core Concepts Core Concepts MLeap uses several core building blocks to deploy your pipelines in aneasy-to-use manner. Concept Description Data Frames Used to store d...
Predictor: AI查询时间预测
471
2023-05-05
《openGauss v5.0.0 使用手册(轻量版)》
Predictor: AI查询时间预测 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 Predictor: AI查询时间预测 可获得性 本特性自openGauss 1.0.0版本开始引入。 特性简介 Predictor是基于机器学习且具有在线学习能力的查询时间预测工具。在数据库内核中,通过不断学习数据库内收集...
八、Random Forest
941
2020-06-07
《AI算法工程师手册》
八、Random Forest 8.1 RandomForestClassifier 8.2 RandomForestRegressor 八、Random Forest scikit-learn 基于随机森林算法提供了两个模型: RandomForestClassifier 用于分类问题 RandomForestRegressor 用于回归...
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