其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中我们会使用所讲到的机器学习中的第一类算法中两种算法来进行分类:感知机(perceptron)和自适应线性神经元(adaptiv...【查看原文】
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 使用Python实现感知机学习算法 在前一节中,我们学习了Rosenblatt感知机规则的原理,下面使用Python进行实现并使用第
人工智能机器学习
AlanHou 2023-04-01
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 支持向量机实现最大间隔分类 另一种强大又广泛使用的学习算法是支持向量机(SVM),可看成是对感知机的扩展。使用感知机算法,我们最小化
AlanHou 2023-04-08
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 将数据集划分为训练集和测试集 我们在第1章 赋予计算机学习数据的能力和第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅中简单
AlanHou 2023-04-16
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 在前面的章节中,我们学习了用于分类的基本机器学习算法以及如何在喂给这些算法前处理好数据。下面该学习通过调优算法和评估模型表现来构建良
机器学习
AlanHou 2023-05-17
在作者的心目中,机器学习这一解释推理数据的应用和算法科学,是计算机科学中最令人振奋的领域!我们生活在数据多到泛滥的时代,使用机器学习领域的自学习算法 ,可以将数据转换为知识。借助近些年来开发的众多开源库,我们迎来了进入机器学习领域最好的时代,可以学习利用强大的算法来一窥数据的模式并对未来事件进行预测。本章中我们将学习机器学习的主要概念及其不同类型。伴随着对相关术语的基础介绍,我们为成功使用机器学习解决实际问题打好基础。本章中主要讲解如下内容:机器学习的主要概念机器学习的三种类型以及基本术语成功设计机器学习
AlanHou同学 2023-04-01
概述 好久没写文章了,最近项目上用到了很多代码回滚提交的操作,这里介绍下图形化操作git工具sourceTree回退代码的操作吧,其实事先我找了下相关的教程,貌似都说的很含糊,没说得很清楚,这里记录下
gnip 2024-12-30
ChangeSpeed类是Manim库中用于修改动画速度的类。 它提供了一种灵活的方式来控制动画的播放速度,使动画在不同时间段内以不同的速度播放,从而创造出更加丰富多样的动画效果。 比如,在创建包含多
databook 2024-12-30
HarmonyOS 5.0版本提供的开发能力非常强大,AGC在此基础上扩展了更多的功能性、易用性能力,特别是针对开发者开发过程中的痛点、难点,AGC提供的解决方案简直称得上完美.
长弓三石 2024-12-30
mobx-react-lite 是 MobX 和 React 的轻量级集成库,它提供了简单且高效的方式来在 React 组件中使用 MobX 状态管理。它的设计目标是减少与 React 的集成代码,优
吃饺子不吃馅 2024-12-30
前言 之前咱们是已经封装了一个随机模块, 在这个随机模块中能够生成随机的用户信息, 并没有被用起来. 另外咱们还有一个想法, 那就是单独封装一个表格相关的样式模块, 也还没有实现. 所以,咱们继续开搞
Python私教 2024-12-30
仿写一个简易版本的auto-animate auto-animate可以自动给所配置元素的直接子元素的新增、删除、移动加上动画,使用非常简便,下面是如何仿写一个简单的此库
拖懒之人 2024-12-30
css 工程化作为前端工程化重要的一个方面,社区方案繁多。如何对比各类方案优劣,如何根据各类情况进行技术选型,非常值得总结。
文学与代码 2024-12-30
前言 目前已经实现了用户数据的构造和渲染, 实际上这里就突然冒出来了两个想法, 第一个是这个随机数据, 前端可以不可以像我的zdppy_random一样,也有自己的一个随机数据生成器呢? 第二个想法是
要通过代码实现一个简易的沙箱隔离功能应用,我们可以借助现代操作系统提供的容器化技术或虚拟化技术。这里提供两种方法: 1. **使用 Docker 容器**(最常见和简易的方法) 2. **使用 Py
moddy 2024-12-30
webpack 基础 webpack5 官方文档 什么是 webpack webpack 是一个用于现代 JavaScript 应用程序的 静态模块打包工具
鱼樱前端 2024-12-30
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