RandomForestClassi?er class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_sam ...
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2020-06-02 17:18:35
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DecisionTreeRegressor class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor (criterion=’mse’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_lea ...
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2020-06-02 14:54:49
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概述 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。 决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在 ...
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2020-06-02 12:50:22
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 联系：深度学习使得机器学习能够实现众多应用，并拓展了人工智能的领域范畴。 区别：人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具；深度学习则是一种实现机器学习的技术；它适合处理大数据。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 ...
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2020-06-02 09:46:53
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 全连接神经网络和卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。 在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网 ...
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2020-06-02 09:16:22
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 （1）人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具； （2）机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被精准地定义为：1、任务T；2、训练过程E；3、模型表现P； （3）深度学习则是一种实现机器学习的技术；深度学习使得机器学习 ...
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2020-06-01 21:04:08
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是最早出现的，其次是机器学习，最后是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。 区别和联系： 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点 ...
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2020-06-01 20:39:50
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答：人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。 人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具； 机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被 ...
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2020-06-01 12:09:07
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 全连接神经网络和卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。 在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网 ...
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2020-06-01 11:55:01
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 解析：人工智能是机器诠释的人类智能，是机器学习和深度学习后想实现的结果和目的，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是机器学习算法中的一种算法，一种实现机器学习的技术和学习方法。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 解析：卷积神经 ...
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2020-06-01 11:53:33
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