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搜索关键字:机器学习 模糊c均值 kmeans    ( 9578个结果
抖音二面记录
1.TCP三次握手 2.树深度的迭代法 3. 找到数组中 大于所有左边的数,小于所有右边的数,复杂度<n^2 4. precision,recall,f1 ; 什么时候希望precision高,什么时候希望recall高 5.机器学习与深度学习的边界 6. 盛最多水的容器 1. https://ba ...
分类:其他好文   时间:2020-06-15 12:18:56    阅读次数:92
大数据技术栈,主要有哪些
往大数据方向发展需要学哪些技术?网上一搜真是指不胜屈。对于小白来说,实在是一头雾水,到底哪些是当下流行的?哪些是必须要先学会的?流行?主次搞不清。为了解决这些疑惑,羚羊专门花了些时间, 挨个技术去研究对比归类,大概总结出以下的技术点: 文件存储: Hadoop HDFS、GFS、KFS、Tachyo ...
分类:其他好文   时间:2020-06-15 12:10:17    阅读次数:249
《机器学习速成课程》观后感
最近又出差了20多天,铁路相关工作的原则就是不能车等人,只能人等车,并且货车优先级低,到站时间不确定,所以很多时间都是在等待中度过,每天的时间被一列列车分割开来,碎片化的时间正好用来看教程。 这一教程来自谷歌,https://developers.google.cn/machine-learning ...
分类:其他好文   时间:2020-06-14 23:58:19    阅读次数:111
机器学习——15 手写数字识别-小数据集
1、 2、 3、 4、 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-14 22:08:09    阅读次数:64
4.K均值算法--应用
1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小,占内存大小,图片数据结构,线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别,每个类别的颜色 压缩图片生成:以聚类中收替代原像素颜色,还原为二维 观察压缩图片的文件大小,占内存大小 2. 观察学习与生活中可以 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-14 20:44:28    阅读次数:55
机器学习十五----手写数字识别-小数据集
1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x:归一化MinMaxScaler() y:独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 训练集测试集划分 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-14 16:52:22    阅读次数:84
4.K均值算法--应用
1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小,占内存大小,图片数据结构,线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别,每个类别的颜色 压缩图片生成:以聚类中收替代原像素颜色,还原为二维 观察压缩图片的文件大小,占内存大小 源代码: import m ...
分类:编程语言   时间:2020-06-14 11:15:45    阅读次数:61
从零到部署,在线实现一个完整的机器学习任务(以美国居民收入预测为例)
本文转自https://freeaihub.com/article/form-zeo-to-deploy-machine-learinging-task-with-sklearn.html,该页可在线实现本文内的项目内容。 本节我们将使用python机器学习库sklearn,以及web服务库torn ...
分类:其他好文   时间:2020-06-14 10:40:17    阅读次数:135
机器学习——15 手写数字识别-小数据集
1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() from sklearn.datasets import load_digitsimport numpy as npdigits=load_digits ...
分类:其他好文   时间:2020-06-13 21:02:15    阅读次数:73
机器学习
一 对数回归 全称为对数几率回归,其它文献也称为 线性回归。 虽然称为回归,但实际是分类算法。 本质是广义线性模型。通过sigmoid函数(联系函数),将回归模型的预测值与分类的真实标记联系起来。 只适用于二分类? 多分类情况 采用 OvO或者OvR策略解决。 类别不平衡问题 采用 再缩放 (res ...
分类:其他好文   时间:2020-06-13 17:10:07    阅读次数:99
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