HTML输入目录名属性提交表单后, 用于启用输入的文本方向和Textarea字段。 dirname属性的值必须是输入字段和textarea的名称, 后跟" .dir". 它可以与两个<输入>...
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使用JavaScript在HTML中创建范围滑块
网页上使用范围滑杆来允许用户指定一个数值, 该数值必须不小于给定值, 并且不得大于另一个给定值。即, 它允许从表示为滑块的范围中选择值。 范围滑块通常使用滑块或拨号控件而不是像"数字"输入类型这样的文...
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ML算法：独立成分分析
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...
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ML：机器学习中的数据简介
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...
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ML算法：内核PCA简介
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...
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ML示例：使用Logistic回归的Kaggle乳腺癌威斯康星州诊断
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...
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ML算法： K-means++算法详细指南
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, ...
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ML算法：局部加权线性回归
先决条件：ML |线性回归 线性回归是一种监督型学习算法, 用于计算输入(X)和输出(Y)之间的线性关系。 普通线性回归涉及的步骤是： 培训阶段：计算以最小化成本。预测输出：对于给定的查询点, 从下图...
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ML算法：使用Python进行Logistic回归
先决条件：了解逻辑回归 用户数据库–该数据集包含来自公司数据库的用户信息。它包含有关用户ID, 性别, 年龄, 预估工资, 已购买的信息。我们正在使用该数据集预测用户是否会购买公司的新产品。 数据– ...
Python
ML算法：使用Tensorflow进行Logistic回归
先决条件：了解逻辑回归和TensorFlow. Logistic回归摘要： Logistic回归是机器学习中常用的分类算法。它允许通过从给定的一组标记数据中学习关系来将数据分类为离散类。它从给定的数据...
