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发布于 2022-11-26 15:16

特征向量（eigenvector），矩阵理论上一个非常重要的概念，被广泛的应用于各个领域。 数学上，线性变换的特征向量（本征向量）是一个非简并的向量，其方向在该变换下不变，该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值（本征值）。 特征值也有翻译成本征值，特征

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发布于 2022-11-26 15:16

最大后验估计（maximum a posteriori probability estimate, 简称MAP），是贝叶斯学派的法宝之一。 与统计学派不同，贝叶斯学派认为在做估计之前， 蓝狮怎么当代理？ 人们对要估计的实物先有一个经验性的判断，然后根据数据调整对这个实物的判断。而这个经验

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发布于 2022-11-26 15:16

【磐创AI导读】：评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分，本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标，希望对大家有所帮助。 概览 评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分 评价指标有混淆矩阵、交叉验证、AUC-ROC曲线等。 不同的

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发布于 2022-11-26 15:16

K平均算法（K-means聚类分析） 在下面的误差平方和图中，拐点（bend or elbow）的位置对应的x轴即k-means聚类给出的合适的类的个数。 n = 100 g=6 set.seed(g) d - data.frame(x = unlist(lapply(1:g, function(i) rnorm(n/g, runif(1)*i^2))), y = unlist(l

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发布于 2022-11-26 15:16

SVC，英文全称support vector machine，中文为支持向量机，是一种分类算法，但是也可以做回归，根据输入的数据不同可做不同的模型（若输入标签为连续值则做回归，若输入标签为分类值则用SVC()做分类） SVC是虚拟的，因为路径是从路由表中得到的，而不是建立

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发布于 2022-11-26 15:16

Bi这里是的意思就是Binary，二进制的意思，所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢？就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的问题。BiKmeans只是Kmeans其中一个优化方案，

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发布于 2022-11-26 15:16

通过学习找到隐含在数据背后的规律， 蓝狮怎么当代理？ 并对具有同一规律的学习集以外的数据，这种经过训练的网络可以给出合适的输出，该能力就被称为 泛化能力 。 对于 神经网络 而言，一般越复杂说明该 神经网络 承受的复杂度越高，描述规律的复杂度容量就

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发布于 2022-11-26 15:16

集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，是通过建立一组独立的机器学习模型，构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。 机器学习中集成学习，利用多个模型的预测组合， 蓝狮怎

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发布于 2022-11-26 15:16

事物的每个属性值，都是在一定范围内变化的，如：修改桌子高度一般在0.5米-1.5米范围内变化，宽度在0.6米-1.5米范围内变化，长度是1米-3米的范围内变化，则由这三个范围限度的一个三维空间就是桌子的特征空间。 归纳来说，我们讨论问题的特征向量可能取值范

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发布于 2022-11-26 15:16

节点（Nodes）在tensorFlow图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。 tensorFlow灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFl

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发布于 2022-11-25 14:47

我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人，越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理（NLP）和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢？如果计算机想要更好的理解人类

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发布于 2022-11-25 14:47

MXNet具有轻量级、便携式、灵活的分布式/移动深度学习等优势，具有动态，突变感知的数据流Dep调度程序。 它拥有类似于 Theano和TensorFlow 的数据流图，为多GPU配置提供了良好的配置， 蓝狮怎么注册？ 有着类似于 Lasagne 和 Blocks 更高级别的模型构建块，

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发布于 2022-11-25 14:47

DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。这个很多其实也没有什么度量标准, 蓝狮登录破石应用 多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西，当然，DNN有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。 从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网

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发布于 2022-11-25 14:47

在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。 在这里，我们根据我们的经验(主要基于 TensorFlow)提出了一些训练深度神经

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