LogisticRegression 1. 算法介绍 Logistic Regression 2. Logistic Regression on Angel 3. 运行 & 性能 输入格式 参数 LogisticRegression 逻辑回归模型（logistic regression model）是一种分类模型。它是最常见和常用的一种...

模型/变量的保存、载入与增量训练 模型变量分类 如何保存模型变量 save_vars、save_params、save_persistables 以及 save_inference_model的区别 保存模型用于对新样本的预测 如何载入模型变量 载入模型用于对新样本的预测 通过numpy数组设置模型参数值 预测模型的保存和加载 增量训练 单机...

通过Sub-Pixel实现图像超分辨率 一、简要介绍 二、环境设置 三、数据集 3.1 数据集下载 3.2 数据集概览 3.3 数据集类定义 3.4 PetDataSet数据集抽样展示 四、模型组网 4.1 模型封装 4.2 模型可视化 五、模型训练 5.1 启动模型训练 六、模型预测 6.1 预测 6.2 定义预测结果可视化函数 ...

模型/变量的保存、载入与增量训练 模型变量分类 如何保存模型变量 save_vars、save_params、save_persistables 以及 save_inference_model的区别 保存模型用于对新样本的预测 如何载入模型变量 载入模型用于对新样本的预测 通过numpy数组设置模型参数值 预测模型的保存和加载 增量训练 单机...

功能介绍 参数说明 训练 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 模型结果 预测结果 功能介绍 二分k均值算法是k-means聚类算法的一个变体，主要是为了改进k-means算法随机选择初始质心的随机性造成聚类结果不确定性的问题. Alink上算法括[二分K均值聚类训练]，[二分K均值聚类预测], [二分K均值聚类流式预测] 参数说明...

功能介绍 算法参数 脚本示例 脚本 运行结果 功能介绍 逻辑回归算法，二分类算法。 算法参数 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 optimMethod 优化方法 优化问题求解时选择的优化方法 String null l1 L1 正则化系数 L1 正则化系数，默认为0。 Do...

使用 scikit-learn 介绍机器学习 使用 scikit-learn 介绍机器学习 机器学习：问题设置 加载示例数据集 学习和预测 模型持久化 规定 类型转换 再次训练和更新参数 多分类与多标签拟合 使用 scikit-learn 介绍机器学习 使用 scikit-learn 介绍机器学习 校验者: @小瑶 @hlxst...

1.3. 内核岭回归 1.3. 内核岭回归 1.3. 内核岭回归 1.3. 内核岭回归 校验者: @不吃曲奇的趣多多 @Loopy @qinhanmin2014 翻译者: @Counting stars 内核岭回归(Kernel ridge regression-KRR）[1] 由使用内核方法的岭回归 （使用 l2 正则化的最小二乘法）所组...

如何提交代码和文档 Step 1: 通过 GitHub Fork Step 2: 将分支克隆到本地 定义预提交 hook Step 3: 分支 Step 4: 开发 代码风格 添加单元测试 请开启单元测试进行源码编译 运行所有单元测试 验证 Step 5: 保持分支同步 Step 6: Commit Step 7: Push Step...