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AI论文
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不稳定性
不稳定性 我希望你现在了解了决策树到底有哪些特点： 它很容易理解和解释，易于使用且功能丰富而强大。然而，它也有一些限制，首先，你可能已经注意到了，决策树很喜欢设定正交化的决策边界，（所有边界都是和某一个轴相垂直的），这使得它对训练数据集的旋转很敏感，例如图 6-7 显示了一个简单的线性可分数据集。在左图中，决策树可以轻易的将数据分隔开，但是在右图中，当... -
Commands
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Python 3 Notes
Python 3 Notes WSGI 环境 URLs 清理 Request Python 3 Notes 这部分文档特别要求使用 Werkzeug 和 WSGI 的环境为 Python 3。 警告 Werkzeug 的 Python 3 支持目前只是实验性的。所以有问题欢迎反馈以帮助我们来改善它。 WSGI 环境 Python 3 ... -
线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)
Deeplearning Algorithms tutorial 线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA) 应用示例 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，... -
Defocus Node
Defocus Node Inputs Properties Outputs Examples No Z-Buffer Examples Camera Settings Hints Defocus Node The Defocus Node blurs areas of an image based on a Z depth map ... -
1.14. Semi-Supervised
1.14. Semi-Supervised 1.14.1. Label Propagation 1.14. Semi-Supervised Semi-supervised learning is a situationin which in your training data some of the samples are not labele... -
最佳实践
最佳实践 分类算法 回归算法 聚类算法 gbdt算法 回归任务 xgboost算法 prophet算法 最佳实践 本章节介绍部分算法的使用，主要包含分类、回归、聚类、gbdt算法、xgboost算法和prohpet算法。 首先需要创建一个数据库，并安装算法。 create database test1 dbcompatibility...