2.3 监督学习 III 非参数学习器 K 最近邻（KNN） 距离度量：定义和计算“邻近性” 选取k ：使用交叉验证调优超参数 K 的较高值防止过拟合 真实世界中使用 KNN 的地方 决策树和随机森林 泰坦尼克数据集 选择决策树中的分割 随机森林：决策树的集成 之后，我们就完成了监督学习的学习 练习材料和扩展阅读 2.3a 实现 KNN...

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ClusterOperator [config.openshift.io/v1] Specification .spec .status .status.conditions .status.conditions[] .status.relatedObjects .status.relatedObjects[] .status.versions ...

ControllerConfig [machineconfiguration.openshift.io/v1] Specification .spec .spec.pullSecret .status .status.conditions .status.conditions[] API endpoints /apis/machineconfig...

ClusterOperator [config.openshift.io/v1] Specification .spec .status .status.conditions .status.conditions[] .status.relatedObjects .status.relatedObjects[] .status.versions ...

EgressRouter [network.operator.openshift.io/v1] Specification .spec .spec.addresses .spec.addresses[] .spec.networkInterface .spec.networkInterface.macvlan .spec.redirect .sp...

ClusterVersion [config.openshift.io/v1] Specification API endpoints /apis/config.openshift.io/v1/clusterversions /apis/config.openshift.io/v1/clusterversions/{name} /apis/config...

EgressRouter [network.operator.openshift.io/v1] Specification .spec .spec.addresses .spec.addresses[] .spec.networkInterface .spec.networkInterface.macvlan .spec.redirect .sp...

ClusterVersion [config.openshift.io/v1] Specification .spec .spec.desiredUpdate .spec.overrides .spec.overrides[] .status .status.conditions .status.conditions[] .status.des...

四、神经网络和深度学习 深度学习做得好的地方，以及一些历史 从大脑中（或者只是统计？）获取灵感：神经网络中发生了什么 神经元、特征学习和抽象层次 为什么线性模型不能用 一些值得注意的扩展和深层概念 深度学习应用 现在开始去做吧！ 更多资源 下一章：到了玩游戏的时候了！ 四、神经网络和深度学习 原文：Machine Learning...