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ML与SY有什么不同?为什么ML比SY要累很多? 繁体
2009年05月02 - 没老婆,基本每天SY, 小JJ都痛了,身体也不觉得很累。可是去外面找J做一次后,第二天感觉腿软,感觉与SY明显不同。区别在哪里呢?

[ML]ML中的概率知识总结 繁体
2017年04月28 - 在机器学习的学习和理解过程中,需要学习者具备概率论的知识。在此记录下经常遇到的概率知识。 1,全概率公式 在概率计算中,求取较复杂、情况较多的事件概率时,有时候可以曲线救国,从已知的、简单的事件的概率来求得最终结果。而这些简单的事件相等于对复杂事件的整体样本空间做了划分。 我们先来说样本空

【HowTo ML】回归问题 繁体
2016年03月16 - tips: 样例的表示 x(1)=⎡⎣⎢⎢x1⋮xn⎤⎦⎥⎥ x^{(1)} = \begin{bmatrix} x_1\\ \vdots \\ x_n \end{bmatrix} 参数表示 θ=

Spark ML逻辑回归 繁体
2018年11月20 - 1 import org.apache.log4j.{Level, Logger} 2 import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression 3 import org.apache.spark.ml.linalg.Vec

那天……在山上……没错……我们ML了…… 繁体
2008年09月27 - 没错……我们ML了…… 那天,我们一起去爬山。本来是很平常的事情……可却发生了让我们都很难以想象的事情…… 没错……我们ML了…… 在深山里ML虽然很刺激,却很耗体力…… 不一会……你已全身被汗水湿透,喘着

ML(附录1)——梯度下降 繁体
2018年04月03 -   梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损

ML是什么意思 繁体
2008年10月05 - 一日,一刚加入幽默娱乐群的MM在群里发言,自称:我是一个刚满16岁的女孩,我经常在幽默娱乐论坛和报刊杂志上看见有ML这个词,我想向大家请教一下,ML是究竟什么意思啊?   下面是群里各位大虾的回复:   里里:这就是没读书的后果。   飞飞黄虫:21世纪还有文盲。

ML的常用算法整理 繁体
2017年09月07 - ML有一些常用的算法,有一些大牛写的很好,就收藏了,收藏的差不多了再整理LR(logistics Regression)逻辑回归梯度(Gradient Decent) http://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.htmlSVM 大神 ju

ML平台_Angel参考 繁体
2017年11月13 - Angel 是腾讯开源基于参数服务器(Parameter Server)理念的机器学习框架(为支持超大维度机器学习模型运算而生)。核心设计理念围绕模型,它将高维度的大模型切分到多个参数服务器节点,并通过高效的模型更新接口和运算函数,以及灵活的同步协议,实现机器学习算法的高效运行。,开源代码地

ML-学习提纲2 繁体
2017年12月29 - https://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/ http://blog.csdn.net/u011001084/article/details/52523897 A Tour of Machine


 
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