文章浏览阅读2.3w次，点赞7次，收藏91次。我们使用波士顿数据构建我们的神经网络回归模型，样本包含了 14 个变量的 506 个例子/观察 结果。波士顿数据包含在 sklearn 包中from sklearn import datasetsboston = datasets.load_boston()x,y = boston.dat......
admin
文章浏览阅读2.3w次，点赞7次，收藏91次。我们使用波士顿数据构建我们的神经网络回归模型，样本包含了 14 个变量的 506 个例子/观察 结果。波士顿数据包含在 sklearn 包中from sklearn import datasetsboston = datasets.load_boston()x,y = boston.dat......
admin
相信大家通过上节的了解，对字符设备也有了感性上的认识。接下来我们就要对字符设备驱动进行剖析了（基于Linux3.0.1版本内核）在Linux内核中，是使用struct cdev这个数据结构来表示字符设备的。定义在中struct cdev { struct kobject ko......
admin
文章浏览阅读8.4w次，点赞89次，收藏385次。M-P模型的来源所谓M-P模型，其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。 下图是生物神经元结构。 大家可以查一查一些生物方面的书籍，了解一下这......
admin
文章浏览阅读8.4w次，点赞89次，收藏385次。M-P模型的来源所谓M-P模型，其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。 下图是生物神经元结构。 大家可以查一查一些生物方面的书籍，了解一下这......
admin
文章浏览阅读90次。机器学习笔记-贝叶斯_高斯朴素贝叶斯auc0.7...
admin
文章浏览阅读1.6k次，点赞4次，收藏7次。本文介绍使用scala做机器学习模型的一个主要步骤示例。这里主要列了些基本环节，可以在此基础上进行扩充。object mlExample { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() ......
admin
文章浏览阅读317次。文章目录Scala并发编程模型Akka1. Akka简介Akka是什么？Actor 模型解决什么问题？2. Akka中Actor模型Actor模型及其说明Actor模型工作机制说明3. Actor模型快速入门SayHelloActorSayHelloActorDemo效果如图：小结和说明：4. Actor......
admin
文章浏览阅读1.7w次，点赞4次，收藏54次。有人说21世纪，我们的生活越来越便捷，电子通讯越来越发达，美食越来越多。这一点也不假。但现代生活方式也有不利一面，工作越来越忙，身体锻炼越来越少，体重一天一天增加。有......
admin
飞天王八易擅长论文学习,二进制漏洞自动检测,基于预训练模型+多模型融合的函数（程序）画像逻辑恢复,等方面的知识,飞天王八易关注系统安全,web安全,安全架构领域....
admin
通过前面的学习，我们知道Linux内核是由大量而且复杂的代码组成的，而内核源码中又有很大一部分是各种驱动程序组成的。为了不使参与到Linux内核开发的“黑客”们不会被内核代码的复杂性淹没，设备驱动程序就是一个很好......
admin
计算机视觉中的深度学习11: 神经网络的训练2,计算机视觉中的深度学习10: 神经网络的训练1,计算机视觉中的深度学习8: 卷积神经网络的结构,遗传算法...
admin
文章浏览阅读2.5k次，点赞4次，收藏15次。数据中台：是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，中台还可以根据ThoughtWork首席咨询师给出的定义来解释。“企业级的能力复用平台”；“......
admin
文章浏览阅读202次。来自：AI科技大本营禁止二次转载线性模型线性模型是最简单的，也是最基本的机器学习模型。其数学形式如下：g(x;w)=。有时，我们还会在的基础上额外加入一个偏置项b，不过只要把x扩展出一维..._划分强度......
admin
文章浏览阅读807次。1. 非参函数逼近法在非参函数逼近法中，不是提前确定好ϕ\phiϕ，而是每个样本会成为函数逼近的一部分，比如基于核的函数逼近公式是：ΣiαiyiK(x,xi)+b\Sigma_i\alpha_iy_iK(x,x_i)+bΣiαiyiK(x,xi)+b..._强化学习......
admin
文章浏览阅读303次。02_有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）...
admin
友情链接申请要求： 不违法不降权 权重相当 请联系QQ：737597453
