IOS
Linux
SEO优化
前端
Java
文章
用户
圈子话题
IT热血青年
个人中心
私信列表
您的所有往来私信
财富管理
余额、积分管理
任务中心
每日任务
NEW
成为会员
购买付费会员
我的设置
编辑个人资料
进入后台管理
登出
登录
IT热血青年
×
SEO优化
Python
软件测试
PMP
Java
前端
安卓
IOS
软件
数据库
PPT模板
网站源码
前端效果
cms教程
服务器
域名
Nginx
Linux
编程书籍
智能
全部标签
游戏攻略
java
python
jquery
机器学习
最新
随机
最多浏览
最多喜欢
最多评论
0
Python
优化算法有哪些 优缺点有哪些【机器学习面试题详解】
今天爱分享给大家带来优化算法有哪些 优缺点有哪些【机器学习面试题详解】,希望能够帮助到大家。 1)随机梯度下降
0
Python
k-means算法的优化方法【详细讲解】
今天爱分享给大家带来k-means算法的优化方法【详细讲解】,希望能够帮助到大家。 (一)kd tree kd
0
Python
共线性是什么 跟过拟合有什么关联【面试题详解】
今天爱分享给大家带来共线性是什么 跟过拟合有什么关联【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 共线性:多变量线性回
0
编程书籍
[模式识别与机器学习]马春鹏 中文版翻译pdf【网盘链接】
今天爱分享给大家带来
0
Python
xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢【详细介解】
今天爱分享给大家带来xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢【详细介解】,希望能够帮助到大家。
0
Python
数据处理和特征工程的处理有哪些?【详细讲解】
今天爱分享给大家带来数据处理和特征工程的处理有哪些?【详细讲解】,希望能够帮助到大家。
0
Python
OOB是什么?随机森林中OOB是如何计算的 优缺点是什么【面试题详解】
今天爱分享给大家带来OOB是什么?随机森林中OOB是如何计算的 优缺点是什么【面试题详解】,希望能够帮助到大家
0
Python
归一化的类型有哪些【详细介解】
今天爱分享给大家带来归一化的类型有哪些【详细介解】,希望能够帮助到大家。 1)线性归一化 这种归一化方法比较适
0
Python
RF与GBDT之间的区别与联系【面试题详解】
今天爱分享给大家带来RF与GBDT之间的区别与联系【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 1)相同点:都是由多棵
0
Python
xgb何时停止分裂 【面试题详解】
今天爱分享给大家带来xgb何时停止分裂 【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 人工设定的参数,max_dept
0
Python
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED【解决方法】
今天爱分享给大家带来RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_I
0
Python
KMeans算法确定K个初始类簇中心点方法有哪些【详细讲解】
今天爱分享给大家带来KMeans算法确定K个初始类簇中心点方法有哪些【详细讲解】,希望能够帮助到大家。 最简单
0
Python
如何用贝叶斯机率说明Dropout的原理【面试题详解】
今天爱分享给大家带来如何用贝叶斯机率说明Dropout的原理【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 回想一下使用
0
Python
判别式模型和生成式模型是什么,常见的有哪些【详细介解】
今天爱分享给大家带来判别式模型和生成式模型是什么,常见的有哪些【详细介解】,希望能够帮助到大家。 判别方法:由
0
Python
特征比数据量还大时,选择什么样的分类器【详细讲解】
今天爱分享给大家带来特征比数据量还大时,选择什么样的分类器【详细讲解】,希望能够帮助到大家。 线性分类器,因为
0
Python
机器学习特征工程操作是什么?意义什么【面试题详解】
今天爱分享给大家带来机器学习特征工程操作是什么?意义什么【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 特征工程包括数据
0
Python
最小二乘法是什么【详细讲解】
今天爱分享给大家带来最小二乘法是什么【详细讲解】,希望能够帮助到大家。 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学
0
Python
EM算法、HMM、CRF是什么【面试题详解】
今天爱分享给大家带来EM算法、HMM、CRF是什么【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 这三个放在一起不是很恰
0
Python
RF和xgboost哪个对异常点更敏感【面试题详解】
今天爱分享给大家带来RF和xgboost哪个对异常点更敏感【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 xgb明显敏感
0
Python
损失函数常用的有几种【图文详解】
今天爱分享给大家带来损失函数常用的有几种【图文详解】,希望大家能够喜欢。 对于给定的输入X,由f(X)给出相应
0
Python
KMeans算法K值的确定方法有哪些【详细讲解】
今天爱分享给大家带来KMeans算法K值的确定方法有哪些【详细讲解】,希望能够帮助到大家。 《大数据》中提到:
0
Python
对于维度极低的特征,选择线性还是非线性分类器【面试题详解】
今天爱分享给大家带来对于维度极低的特征,选择线性还是非线性分类器【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 非线性分
0
Python
线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣【详细介解】
今天爱分享给大家带来线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣【详细介解】,希望能够帮助到大家。 线性和非线性是针
0
Python
贝叶斯分类法有哪些【面试题详解】
今天爱分享给大家带来贝叶斯分类法有哪些【面试题详解】,希望能够帮助到大家。 贝叶斯分类法 优点: 1)所需估计
发布文章
'); })();