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作为一种架构风格,微服务因其极高的灵活性,越来越受欢迎。应用程序在功能上分解为一组松散耦合的协作服务,通过定义良好的(REST)API进行交互。通过采用这些设计...
在本文中,你会对如何使用 JavaScript 实现机器学习这个话题有一些基本的了解。
我们会通过分享有用的图书馆和资源而不是用复杂的数学知识来带你入门 SVM 。
在本文中,我们将训练一个在训练期间完全加密的神经网络(在未加密的数据上进行训练)。
k近邻法(或简称为kNN)是一种易于理解和实现的算法,也是一种功能强大的工具。
在这篇文章中, 我们将介绍最流行的机器学习算法.
决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。
BLEU,全称为Bilingual Evaluation Understudy(双语评估替换),是一个比较候选文本翻译与其他一个或多个参考翻译的评价分数。
我将介绍5个“机器学习”的步骤,这五个步骤是非常规的。
测试数据集是一个微型的手工数据集,你可以用它来测试机器学习算法或者工具。
我发现,查阅和掌握机器学习基本概念的最佳方法是,回顾机器学习教科书的介绍章节,并观看典型的在线课程视频。
Keras 是一个深度学习库,它封装了高效的数学运算库 Theano 和 TensorFlow。
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具体在 Python 中,数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
您可以使用这20个提示,技巧和技术来解决过度拟合问题并获得更好的通用性
注意:对于中文汉字和日文汉字我根据具体情况交替使用它们。
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。
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如今,在网上网下,我们有许多机器学习书籍和课程可用来学习,而同时网上又掀起了大学课程和电子书逐渐免费的趋势。太多的优秀资源可以使用也许会让您感觉到要被压倒。而这...
机器学习和深度学习变得风靡一时!突然之间,每个人都在谈论他们 —— 不管他们是否了解这两者的区别!无论您是否关注数据科学,你肯定听过这些术语。
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