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  • 免密码 ssh 到其它机器2020-02-22 22:03:01

    背景:在配置 hadoop 的时候这样设置会比较方便。目标:A 机器上输入 ssh root@B 可以直接访问,不需要输入密码 步骤: 首先在 A 机器上生成密钥对,一路回车 1ssh-keygen -t rsa 在 A 机器上输入,输入 B 机器的密码一次即可

  • 机器学习 算法基础 六 提升 Adaboost2020-02-22 16:05:37

    什么是Adaboost? AdaBoost算法: 通过迭代弱分类器而产生最终的强分类器的算法,可以理解为在弱分类器之上增加了权重配置,使误差率小的分类器拥有更高的权重。 文章目录提升概念提升算法Adaboost举例Adaboost误差上限AdaBoost总结 我们已经学习过决策树这种分类器,并且知道

  • 机器学习札记2020-02-22 11:04:21

    SVM 详细介绍了SVM内容的,有推导 【机器学习】支持向量机 SVM(非常详细) 这篇提到了SVM的一个多分类 支持向量机(SVM)是什么意思? 点赞 收藏 分享 文章举报 白羊_Aries 发布了55 篇原创文章 · 获赞 17 · 访问量 2万+ 私信

  • [机器学习]第六、七周记录2020-02-21 18:58:23

    这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。  1.不要浪费大量的时间在获得样本上。实际上,太多的样本数并不会使学习算法更加的优秀。要尝试调整你的系数:   1.使用更少的特征。   2.增加多项式。   3.调整$\lambda$。 2.诊断学习算法:   1.将样本打乱,并将

  • 学习笔记(59):第一章:机器学习-机器学习分类012020-02-21 13:01:26

    立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26302/327510?utm_source=blogtoedu1. 机器学习应用领域: 以下重点学习:统计—推荐系统(模式识别,如无人驾驶系统) 2. 机器学习分类: 其中,监督学习就是指将特征X和标签y都输入进行训练:     点赞 收藏 分享 文章举

  • 学习笔记(60):第一章:机器学习-机器学习分类022020-02-21 13:00:58

    立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26302/327511?utm_source=blogtoedu1. 无监督学习:即仅有X输入,没有对应的y标签,学习的结果是对输入数据进行分类即聚类 点赞 收藏 分享 文章举报 果儿_wj 发布了64 篇原创文章 · 获赞 3 · 访问量 5

  • 程序员必备的「大数据入门」知识2020-02-21 09:42:04

    前言 只有光头才能变强。 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 这篇文章主要是入门大数据,不涉及到高深的知识点和理论,我相信每个人都看得懂。如果文章有错误的地方,不妨在评论区友善指出~ 一、什么是大数据? 1.1 前置知识 我有的时候

  • 6(计算机网络) 交换机与VLAN2020-02-20 22:57:47

    拓扑结构是怎么形成的? 我们常见到的办公室大多是一排排的桌子,每个桌子都有网口,一排十几个座位就有十几个网口,一个楼层就会有几十个甚至上百个网口。如果算上所有楼层,这个场景自然比你宿舍里的复杂多了。具体哪里复杂呢?我来给你具体讲解。 首先,这个时候,一个交换机肯定不够用,需要多

  • ACA考试-笔记(五)2020-02-20 19:02:01

    QuickBI 一,产品介绍 1.产品概述:支持海量数据在线分析,拖拽式操作,吩咐的可视化效果。可以通过简单操作完成数据分析,业务数据探查。 2.特点: (1)支持多种类型数据源,支持多种可视化组件 (2)海量数据的实时分析,提供智能的一键加速 (3)灵活的报表集成方案,严密的安全权限管理 (4)门槛低易上

  • 3.1 机器学习 - 机器学习项目案例2020-02-19 21:03:24

    机器学习 - 机器学习项目案例 案例1:利用岭回归研究波士顿放假 读取数据 from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() print('feature_names:', boston.feature_names) print('data (shape) :', boston.data.shape) 线性回归模型 from sklearn.linea

  • AI方向的实验室调研(截至18年,未更新)2020-02-19 15:40:09

    目录     国内 中科院 自动化所-智能感知与计算研究中心 计算所 智能信息重点实验室 西电 清华大学 计算机系-智能技术与系统国家重点实验室 自然语言处理与社会人文计算实验室 自动化系 北大 机器感知与智能教育部重点实验室---机器学习研究室 深度学习实验室 浙江大学 计算

  • python机器学习-chapter2_72020-02-06 23:01:37

    •朴素贝叶斯分类器: 优点:训练速度快 缺点:泛化性能比logistic回归和linearSVM稍差 GaussianNB:用于任意连续数据 BernoulliNB:输入数据为二分类,用于文本数据分类 MultinomialNB:输入数据为计数数据(每个特征代表某个对象的整数计数),用于文本数据分类

  • 机器学习之线性回归2020-02-06 20:01:26

    1.什么是线性回归 线性回归,首先要介绍一下机器学习中的两个常见的问题:回归任务和分类任务。那什么是回归任务和分类任务呢?简单的来说,在监督学习中(也就是有标签的数据中),标签值为连续值时是回归任务,标志值是离散值时是分类任务。 线性回归模型就是处理回归任务的最基础的模型

  • 调度算法2020-02-06 18:58:23

    目录 前言 基本问题建模 单机环境 复杂环境:并行多处理机与工厂模型 基于优先级的贪心策略 单机调度模式 平均带权完成时间:\(1||\sum w_jC_j\) 最大延时:\(1||L_{max}\) 抢占式调度与发布时间:\(1|r_j,pmtn|f\) 双机流水线模式 并行处理机模式 抢占式:\(P|pmtn|C_{max}\) 非抢占

  • 机器学习:学习的分类2020-02-06 15:04:05

    Supervised learning——SVM,Neural,networks Unsupervised learning——Clustering,EM algorithm,PCA Semi-Supervised learning Reinforcement learning——自动驾驶 graph LR A[Supervised learning] --> B(classification) A --> C(regression) B --通用--> C 可以使用回

  • 700 页的机器学习笔记火了!完整版开放下载2020-02-05 18:55:41

    作者梁劲(Jim Liang),来自SAP(全球第一大商业软件公司)。书籍特点条理清晰,含图像化表示更加易懂,对公式有详细的注解等。内容概要主要分为基本概念、常用算法和其他三部分。内容截摘资源下载:为了节约大家的时间,我已经将这份书籍的电子版 PDF 打包好了。获取步骤如下:关注 "程序员生活志"

  • 人工智能、神经网络、机器学习、深度学习的区别2020-02-05 16:09:58

    人工智能:这理论上讲所有能干点什么比较复杂事情的机器或者程序都可以叫人工智能,例如使用预定义规则进行推理的专家系统、数学命题自动证明程序、神经网络、百度/Google翻译、小娜等语音助手。这个词学界一般不用,是个大而无当的噱头,用来吹牛用的,用的时候说明某些人缺经费、

  • 机器学习——基础算法(十七)2020-02-04 21:44:16

    文章目录机器学习——基础算法(十七)一、Hmmlearn的安装二、隐形马尔科夫模型实践三、trainHMM 机器学习——基础算法(十七) 一、Hmmlearn的安装 二、隐形马尔科夫模型实践 三、trainHMM # !/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import math import matplotlib.pyplot as

  • python机器学习-chapter2_52020-02-04 21:00:23

    •lasso回归 ♠lasso回归使用L1正则化,即使得lasso的某些系数刚好为零 ♠lasso也有alpha,与岭回归相同,alpha代表了约束力的大小,但在lasso中增大alpha的同时,要增大最大迭代次数max_iter(默认为1000) alpha不能设置的过小,否则会消除正则化的效果。 ♠lasso回归与岭回归 一般选择使用岭回

  • 机器学习之MLR2020-02-04 17:36:19

    线性回归(Linear regression)是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为一元回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。。 多元线性回

  • 机器学习------NLP2020-02-04 17:04:24

    文章目录文本相似度分析情感分类 NLP: Natural Language Processing 自然语言处理 文本相似度分析 指从海量数据(文章,评论)中,把相似的数据挑选出来 步骤如下: 1: 把评论翻译成机器看的懂的语言 中文分词:把句子拆分成词语 工具:结巴分词 (Terminal中 pip install jieba -i https:/

  • 【机器学习】C++ 从零实现神经网络(一)2020-02-04 09:43:24

    长文预警: 共22727字 注意:文末附有所有源码的地址 建议:收藏后找合适时间阅读。 一、Net类的设计与神经网络初始化 闲言少叙,直接开始 既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可

  • python机器学习-chapter2_42020-02-03 18:52:56

    •R2是一个回归模型的评价标准,也叫作决定系数,位于0~1之间,越接近1表示预测效果越好 训练集和数据集的分数非常接近,说明可能存在欠拟合 训练集的分数很好但测试集的分数不好,说明存在过拟合   •线性回归(普通最小二乘法 OLS): 寻找w和b,使得训练集的预测值与真实的回归目标值之间的均方

  • 机器学习文献整理2020-02-03 17:01:19

    机器学习文献整理 1.数据集 COIL_20_database http://www.cs.columbia.edu/CAVE/databases Yale_face_database http://web.mit.edu/emeyers/www/face_databases.html 点赞 收藏 分享 文章举报 ^_^linger^_^ 发布了9 篇原创文章 · 获赞

  • 机器学习与推荐系统2020-02-03 14:04:27

    机器学习与推荐系统 点赞 收藏 分享 文章举报 Major_s 发布了876 篇原创文章 · 获赞 16 · 访问量 1万+ 私信 关注

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