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4.在 MapR 的 Sandbox 中学习 Drill
575
2020-01-03
《Apache Drill 1.4 参考手册》
1.关于 MapR 的 Sandbox 2.在 Sandbox 中安装 Drill 3.在 Sandbox 中使用 Drill 4.课程1:学习数据集 5.课程2:使用 ANSI SQL 查询 6.课程3:查询复杂的数据类型 7.总结
2.1. node-webkit学习(1) hello world
714
2020-05-16
《nw.js 中文教程》
node-webkit学习(1)hello world 目录 1.1 环境安装 1.1.1 windows下的安装 1.1.2 linux环境下的安装 1.2 hello world node-webkit学习(1)hello world 作者:玄魂 来源:node-webkit学习(1)hello world 目录 1....
无监督学习: 寻求数据表示
1098
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
无监督学习: 寻求数据表示 无监督学习: 寻求数据表示 聚类: 对样本数据进行分组 K-means 聚类算法 分层聚类算法: 谨慎使用 连接约束聚类 特征聚集 分解: 将一个信号转换成多个成份并且加载 主成份分析: PCA 独立成分分析: ICA 无监督学习: 寻求数据表示 无监督学习: 寻求数据表示 校验者: @片刻 翻译者:...
3.6 scikit-learn:Python中的机器学习
1074
2020-03-14
《SciPy Lecture Notes 中文版(Python科学计算生态的介绍的中文翻译)》
3.6 scikit-learn:Python中的机器学习 3.6 scikit-learn:Python中的机器学习 In [5]: % matplotlib inline import numpy as np 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, ...
3.15 学习Web API 和浏览器API
1004
2020-01-13
《前端开发者手册2019》
3.15 学习Web API 和浏览器API 3.15 学习Web API 和浏览器API 图片来源: http://www.evolutionoftheweb.com/ BOM(浏览器对象模型)和DOM(文档对象模型)并不是浏览器内部唯一可以在Web平台上使用的浏览器API。所有不是特定的DOM或BOM,而是用于对浏览器进行编程的接口,都可...
1.2 机器学习的一些基本术语
5267
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
1.2 机器学习的一些基本术语 1.2 机器学习的一些基本术语 假设我们收集了一批西瓜的数据,例如:(色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=浊响), (色泽=乌黑;根蒂=稍蜷;敲声=沉闷), (色泽=浅自;根蒂=硬挺;敲声=清脆)……每对括号内是一个西瓜的记录,定义: 所有记录的集合为:数据集。 每一条记录为:一个实例(instance)或...
无监督学习: 寻求数据表示
1061
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.21.3 官方文档中文版》
无监督学习: 寻求数据表示 聚类: 对样本数据进行分组 K-means 聚类算法 分层聚类算法: 谨慎使用 连接约束聚类 特征聚集 分解: 将一个信号转换成多个成份并且加载 主成份分析: PCA 独立成分分析: ICA 无监督学习: 寻求数据表示 校验者: @片刻 翻译者: @X 聚类: 对样本数据进行分组 可以利用聚类解决的...
监督学习:从高维观察预测输出变量
1294
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.21.3 官方文档中文版》
监督学习:从高维观察预测输出变量 最近邻和维度惩罚 K近邻分类器 维度惩罚 线性模型:从回归到稀疏 线性回归 收缩 稀疏 分类 支持向量机(SVMs) 线性 SVMs 使用核 监督学习:从高维观察预测输出变量 校验者: @Kyrie @片刻 @Loopy 翻译者: @森系 监督学习解决的问题 监督学习 在于学习两个数据集...
监督学习:从高维观察预测输出变量
1307
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
监督学习:从高维观察预测输出变量 监督学习:从高维观察预测输出变量 最近邻和维度惩罚 K近邻分类器 维度惩罚 线性模型:从回归到稀疏 线性回归 收缩 稀疏 分类 支持向量机(SVMs) 线性 SVMs 使用核 监督学习:从高维观察预测输出变量 监督学习:从高维观察预测输出变量 校验者: @Kyrie @片刻 @Loopy ...
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