支持向量机简述 算法思路：先研究在线性可分训练样本集上如何画出一条直线来分开，然后推广到非线性可分的问题上 如果存在一条直线可以分开圆圈和叉，那么在空间中一定存在着无数条直线可以分开圆圈和叉，那一条直线是最好的？ 上图中，相比之下，2号线对于误差的容忍程度更多一些 将分界线平行的向两侧移动，直到接触 ...
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2020-10-18 09:44:58
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作者|Saurabh Mhatre 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 互联网上有很多资源可以找到关于机器学习数据集的见解和训练模型，但是关于如何使用这些模型构建实际应用程序的文章很少。 因此，今天我们将通过首先使用hackathon中的数据集来训练视频游戏销售预测模型，然后 ...
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2020-10-18 09:42:12
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云上不仅能提供机器学习所需的资源，还有各种环境以及配套工具，能让做机器学习的人只用专注于机器学习本身。
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2020-10-18 09:23:54
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内核驱动不仅可以将驱动编译到内核中，还可以动态的编译内核驱动。本文档介绍如何以模块的方式编译内核驱动。以module的方式编译驱动，需要以下几个部分：1内核成功编译过；2找到内核的arm编译器；3编译简单驱动；4编译简单的Makefile文件，Makefile文件中需要指向内核源码目录（成功编译过的内核源码目录）；和文档在一起的有“Makefile”、c文件和ko文件，大家可以用来测试。要动态的编
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2020-10-16 11:23:36
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{ title: { text: '' }, xAxis: (chartData && chartData.xAxis) || { name:that.xname || '', // X轴 type: 'category', data: chartData && chartData.datas && ...
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2020-10-16 11:01:48
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误差来源 bias variance 比喻：打靶 真实的Function$\widehat$ 通过训练集得到的最优解$f^*$ $f^*\(是\)\widehat$的一个估计 $\widehat$就是靶心，我们打靶的目标 $f^*$是打靶的结果，与靶心的距离即为误差 假设要估计变量$x$的均值$\m ...
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2020-10-13 17:51:44
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关于边缘计算与区块链结合系统研究的综述 （老早之前翻译的一篇文章，论文名我忘了，大家将就看吧，如果作者认为侵权了，请留言，马上删除。） 摘要：区块链作为加密货币的底层技术，受到了广泛的关注。它被广泛应用于智能电网、物联网等领域。然而，区块链存在一个显著的可伸缩性障碍，这限制了它支持频繁事务的服务能力 ...
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2020-10-13 17:30:49
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分析训练完成的机器学习模型的性能是任何机器学习工作流程中必不可少的步骤。 在PyCaret中分析模型性能就像编写plot_model一样简单。 该函数将受训的模型对象和图的类型作为plot_model函数中的字符串。 分类： Name Plot Area Under the Curve ‘auc’ ...
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2020-10-13 17:03:38
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机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 如果要用一句话来解释线性回归是什么的话，那么我的理解是这样子的： **线性回归，是从大量的数据中找出最优的线性（y=ax+b）拟合函数,通过数据确定函数中的未知参数，进而进行后续操作（预测） **回归的概念是从统计学的角度得出的，用抽样 ...
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2020-10-08 19:45:53
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Decision Tree 决策树 决策树的定义和直观解释 决策树定义 决策树是一类常见的机器学习方法。本质就是一棵树，这棵树表示的含义如下： 每个非叶子结点对应一个判定问题 每个叶子结点对应一个决策结果 每一条从根到叶的路径对应一个完整的决策过程 决策树模型的特点 优点 可解释性极强，常用于医疗诊 ...
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2020-10-05 22:31:25
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