一、基本术语 1.18泛化：学得模型是否适用于新样本的能力 注：假设样本空间的全体样本服从于一个未知的分布D，我们得到的样本都是独立从D上采样得到的，即“独立同分布”。训练样本越多，地道道关于D的信息越多，也就也可能通过学习得到强泛化能力的模型 1.19归纳：从特殊到一般的“泛化”过程 1.20演绎 ...
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2020-07-21 01:21:58
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主方法代码： 1 public static void main(String[] args) { 2 Scanner in = new Scanner(System.in); 3 //输入年份 4 System.out.println("请输入年份(1900之后的)："); 5 int year ...
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2020-07-21 01:20:15
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sklearn的数据集 数据集划分 数据集接口介绍 数据集划分 前提：机器学习就是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。换句话说，我们的模型一定是要经过样本数据对其进行训练，才可以对未知数据进行预测的。 问题：我们得到数据后，是否将数据全部用来训练模型呢？ 当然不是！因为我们如果模 ...
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2020-07-21 01:08:37
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Luckysheet在config设置中可以设置合并单元格信息 / 边框颜色 / 每行的高度 / 每列的宽度 1. 合并单元格信息 merge下的key为"r_c"的格式，指定了左上角单元格的位置信息， "r":左上角单元格在第几行; "c":左上角单元格在第几列; "rs":合并的行数, "rs" ...
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2020-07-20 22:48:21
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以Python撰写AI模型框架by高焕堂前言：在AI(人工智慧)方面，由于当今的机器学习本质是一种<大数据相关性支撑的>归纳性推理。软体框架的复用(Reuse)性愈高，对于应用开发的帮助愈大。因此，在AI领域里，软体框架魅力将会大放异彩。在本文里，是基于最简单的Perceptron模型来阐述如何分析、设计及实作一个框架和API。在本节里，将优化这个AI模型，让它从线性分类，提升到非线性
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2020-07-19 11:27:56
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做机器学习的时候经常用到XGB,简单记录一下 K折交叉验证也是模型常用的优化方法。一起记录。。。 K折交叉验证：类似三个臭皮匠，顶个诸葛亮。我的理解是，就是用民主投票的方式，选取票数最高的那个当结果。K折就是分成K份数据来进行。K= 5就是5折交叉验证，K= 7就是7折交叉验证，K=10就是10折。 ...
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2020-07-18 22:48:42
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Keras之队鸢尾花识别 任务目标 对鸢尾花数据集分析 建立鸢尾花的模型 利用模型预测鸢尾花的类别 环境搭建 pycharm编辑器搭建python3.* 第三方库 numpy pandas sklearn keras 处理鸢尾花数据集 了解数据集 鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，非常适合用来 ...
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2020-07-18 16:10:24
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机器学习是比较非常不错的发展领域，而python和R语言在机器学习中都可以应用，因此很多人都会疑惑python和R语言哪个更适合机器学习呢?我们来看看吧。
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2020-07-17 22:32:56
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#多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) ##4.1多维特征 多维特征就是有多个特征，比如房价模型中增加房子的楼层数等等，模型的特征为$\left( {x_{1}},{x_{2}},...,{x_} \right)$ \(n\) 代表特征 ...
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2020-07-17 22:17:36
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#1 基本概念 ##1.1机器学习（Machine Learning） 什么机器学习？第一个机器学习的定义来自于 Arthur Samuel。他定义机器学习为，在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。Samuel 的定义可以回溯到 50 年代，他编写了一个西洋棋程序。这程序神奇之处在于，编 ...
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2020-07-17 22:17:16
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