机器学习 - lsbin

学生学习时保持动力的7个最佳技巧

确实, 无论是新学期or培训计划or任何在线课程等等, 学生总是以极大的热情和奉献精神开始学习。但是, 这种积极的态度不会持续很长时间, 大多数学生发现自己在努力保持动力和保持学习的一致性方面处于挣扎...

05月16日 1,828 次浏览发表评论

先决条件：了解Google的量子优势在本文中, 我们将讨论Google Quantum Supremacy索赔的好处是什么, 使用此方法可以解决哪些问题, 同时我们还将讨论我们在Quantum C...

05月16日 IT技术 1,144 次浏览发表评论

机器学习是现代最热门的趋势。根据福布斯, 机器学习专利以34％率在2013年至2017年之间, 并且将来只会增加。和python是用于许多研究和开发的主要编程语言机器学习。如此之多, 以至于Pytho...

05月16日 1,594 次浏览发表评论

数据分配：统计数据集(或总体)的分布是显示数据的所有可能值(或间隔)及其出现频率的列表或函数, 我们可以将分布视为描述观测值之间关系的函数在样本空间中。例子：测量了800个电子设备的寿命。由于寿...

05月14日 1,397 次浏览发表评论

使用随机创建的数据集在Python中创建线性回归模型。线性回归模型线性回归极客生成训练集 # python library to generate random numbers from ran...

05月12日 IT技术 1,041 次浏览发表评论

先决条件：主成分分析独立成分分析(ICA)是一种机器学习技术, 用于从混合信号中分离出独立的信号源。与主成分分析侧重于最大化数据点的方差不同, 独立成分分析侧重于独立性, 即独立成分。问题：从混...

05月06日 1,171 次浏览发表评论

数据：可以是任何未经解释和分析的未经处理的事实, 值, 文本, 声音或图片。数据是所有数据分析, 机器学习和人工智能中最重要的部分。没有数据, 我们就无法训练任何模型, 所有现代研究和自动化都将徒劳...

05月06日 1,267 次浏览发表评论

主要成分分析：是用于减少数据量的工具。它使我们能够在不损失大量信息的情况下减小数据量。 PCA通过找到方差最大的原始变量的一些正交线性组合(主要成分)来减小尺寸。第一个主成分捕获数据中的大部分差异...

05月06日 1,212 次浏览发表评论

数据集：它是UCI机器学习存储库中的Kaggle提出的挑战之一 https://www.kaggle.com/uciml/breast-cancer-wisconsin-data 它是患有恶性和良性...

05月06日 2,065 次浏览发表评论

先决条件： K均值聚类–简介标准K均值算法的缺点： K-means算法的一个缺点是它对质心或均值的初始化很敏感。因此, 如果将质心初始化为"远距离"点, 则它可能最终没有与之关联的点, 并且同时, ...

05月06日 1,826 次浏览发表评论