内容选择
    内容分类
    学堂 博客 论坛 开发服务 开发工具 直播 视频 用户
    时间
    一周 一个月 三个月
    内容选择
    全部
    内容选择
    内容分类
    • 学堂
    • 博客
    • 论坛
    • 开发服务
    • 开发工具
    • 直播
    • 视频
    • 用户
    时间
    • 一周
    • 一个月
    • 三个月
    重置 确定

    • 鸢尾花(Iris)数据集入门

      用于机器学习的教学和研究中，但它也存在一些缺点： 样本量有限：鸢尾花数据集只包含150个样本，这在某些复杂的机器学习问题中可能不足够。在大规模的实际应用中，可能需要更多的样本才能训练出准确的模型。 特征数量较少：鸢尾花数据集只有四个特征，这在某些问题中可能不足以捕获样本的复杂性

      开发者  >  博客
      作者： 皮牙子抓饭
      发表时间： 2023-10-20 09:25:46
      44
      1

    • 疫情之下—如何做到学习生活两不误？

      会沉淀自我，踏踏实实地为今后的科研学习做准备。即使放假在家，我们也不应该降低学习的热情，正可谓一寸光阴一寸金，这段时间正好可以让我们让我静下心来，因此我们可以利用这个时间专注与学习和研究。如果遇到难题，也可以和师长及时沟通。研究生的导师不仅是学习上的指导者，更是研究生在生活和心理

      开发者  >  博客
      作者： Tom forever
      发表时间： 2020-02-09 19:27:09
      10917
      0

    • 【物联网程学习课堂笔记】关于《 人人学 IOT 》3-2 ​NB-IoT中的Niubility技术 补充二

      一.物理层二.物理层详解

      开发者  >  其他
      作者： 子本兮
      819
      0

    • 【物联网程学习课堂笔记】关于《 人人学 IOT 》3-2 ​NB-IoT中的Niubility技术 补充四

      一.关键特性二.超低功耗2.1.1 PSM省电模式2.2.1eDRX扩展非连续接收    3GPP协议定义空闲态eDRX功能，将寻呼周期从传统的2.56秒扩展到最大2.92小时，减少空闲态UE周期监听寻呼信道的次数，能长时间处于低功耗深睡眠状态，节省UE耗电。2.3.1影响电池寿命关键因素

      开发者  >  其他
      作者： 子本兮
      815
      0

    • 【Datawhale7月打卡】李宏毅机器学习Task3笔记

      概念。 欠拟合：模型不能适配训练样本，有一个很大的偏差（模型不适配训练样本太简单——偏差大——欠拟合） 过拟合：模型很好适配训练样本，但在测试集上表现很糟，有一个很大的方差（模型过度适配训练样本太复杂——方

      开发者  >  博客
      作者： 小豆子呀
      发表时间： 2021-07-16 16:06:42
      1084
      0

    • 学习笔记|最大熵模型与极大似然估计

      推导过程可以参考学习笔记|似然函数与极大似然估计 和学习笔记|logistic回归 。 （上述推导可参见学习笔记|最大熵模型的学习） 再看对偶函数ψ(ω)。 （上述推导依据可参见学习笔记|最大熵模型的学习） 比较上述结果可得：

      开发者  >  博客
      作者： darkpard
      发表时间： 2021-11-19 14:14:41
      2300
      0

    • 机器学习（十五）：异常检测之隔离森林算法（IsolationForest）

      它们是机器学习过程中的重要一步。在较大的数据集上，检测和去除异常值要困难得多，因此数据科学家经常应用自动异常检测算法（例如隔离森林）来帮助识别和去除异常值。 顾名思义，隔离森林是一种基于树的异常检测算法。它使用无监督学习方法来检测异常数据点，然后可以将其从训练数据中删除。在移除

      开发者  >  博客
      作者： 川川菜鸟
      发表时间： 2022-08-04 15:41:27
      315
      0

    • Java学习笔记 07、面向对象—重要知识点

      正在备案中)。期间也不断进行做笔记，总结，但是越学到后面越感觉有点虚，觉得自己基础还有欠缺。       之后一段时间我会重新回顾java基础、学习一些设计模式，学习多线程并发之类，以及接触一些jvm的相关知识，越学到后面越会感觉到基础的重要性，之后也会以博客形式输出学习的内容。

      开发者  >  博客
      作者： 长路
      发表时间： 2022-11-22 13:39:13
      76
      0

    • 数据科学、机器学习和数据挖掘的差异

        什么是机器学习？  Machine Learning 机器学习是一种人工智能，负责为计算机提供学习新数据集的能力，而无需通过显式源进行编程。它主要关注于几种计算机程序的开发，这些程序可以在暴露于新数据集时以及在暴露于新数据集时进行转换。机器学习和数据挖掘遵循相

      开发者  >  博客
      作者： DrugAI
      发表时间： 2021-07-14 18:00:55
      1460
      0

    • [Python人工智能] 八.卷积神经网络CNN原理详解及TensorFlow编写CNN 丨【百变AI秀】

      从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章介绍了什么是过拟合，并采用droput解决神经网络中过拟合的问题，以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例讲解；本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过

      开发者  >  博客
      作者： eastmount
      发表时间： 2021-09-04 16:05:20
      3889
      0

    • openGauss免费沙箱环境，给你一个学习、测试和搞事情的环境。

      想要学习openGauss找不到环境实践？想要试用openGauss,测试下语法和兼容性等？想要测试和复现一些问题又不想自己搭环境？我懂，就是懒不想搭环境！推荐大家使用O3社区上线的沙箱，https://cn.o3community.huawei.com/o3/1663500457860972546/detail

      开发者  >  其他
      作者： yd_267964897
      142
      1

    • 【Spring MVC】快速学习使用Spring MVC的注解及三层架构-转载

      并把sessionId返回给客⼾端.(通过 HTTP响应中的Set-Cookie字段返回). 客⼾端后续再给服务器发送请求的时候,需要在请求中带上sessionId.(通过HTTP请求中的 Cookie字段带上). 服务器收到请求之后,根据请求中的sessionId在Session信息中获取到对应的⽤⼾信息,再进⾏后 续操作

      开发者  >  其他
      作者： 泽宇-Li
      37
      0

    • 数据清洗 Chapter05 | 数据分组与数据不平衡

      从多数的负类样本中，随机选择与正类样本数量相当的数据样本，组成新的数据集，这种方法称为欠采样 正类样本数量过少，欠采样会直接导致样本容量大幅度减少，损失过多的有效信息 3、过采样 与欠采样不同，过采样随机从少量的正类样本中重采样，来扩充样本正类的数量， 过采样可以让样本数量增加，消除不均衡，但会导致严重的过度拟合

      开发者  >  博客
      作者： 不温卜火
      发表时间： 2021-01-07 19:43:33
      2400
      0

    • SpringBootWebProject学习3、各类包层级说明

      A来简化数据库操作。 • entity（实体类）：该包主要用于定义与数据库表对应的实体类，每个实体类通常对应数据库中的一张表。实体类中的属性与表中的字段一一对应。 • repository（仓库层）：该包主要用于定义数据访问接口，通过接口来操作数据库。一般会使用Spring

      开发者  >  博客
      作者： 红目香薰
      发表时间： 2024-06-30 21:50:01
      0
      0

    • Spring5.0源码学习系列之Spring AOP简述（九）

      附录：Spring源码学习专栏 在前面章节的学习中，我们对Spring框架的IOC实现源码有了一定的了解，接着本文继续学习Springframework一个核心的技术点AOP技术。 在学习Spring AOP源码之前，您是否对AOP有足够熟悉的理解？在对应用都不熟悉之前就去学习源码，肯定是

      开发者  >  博客
      作者： yd_273762914
      发表时间： 2020-12-02 23:01:58
      4917
      0

    • 机器学习之聚类算法Kmeans及其应用，调用sklearn中聚类算法以及手动实现Kmeans算法。

      绘制聚类中心 调用sklearn中聚类算法 绘制k-Means聚类结果 对比效果： 整合代码： 实现Kmeans算法实现聚类 要求： 1、根据算法流程，手动实现Kmeans算法； 2、调用sklearn中聚类算法，对给定数据集进行聚类分析； 3、对比上述2中Kmeans算法的聚类效果。

      开发者  >  博客
      作者： 南蓬幽
      发表时间： 2022-05-29 03:35:32
      607
      0

    • 基于多源遥感和机器学习方法的森林生物量估算模型（含APP）

      据收集的难度，也是本研究用于训练和验证的样本量有限的原因。尽管样本量有限，但由于针叶林的斑块往往位于不常受干扰的独特斑块中，因此仍能以合理的精度估算针叶林的 AGB。不过，由于针叶树种的样本量较小，在构建变量重要性和相关变量时，可能会因样本点不足而导致模型拟合精度不稳定。因此，如果随后使用

      开发者  >  博客
      作者： 此星光明
      发表时间： 2023-11-02 20:04:19
      53
      0

    • 学习3ds Max之前，你需要了解什么？

      2015等低版本的格式，如图10所示。图9图104. 为什么我的3ds Max中没有VRay渲染器呢？成功安装VRay渲染器后，在哪里能找到它呢？我们可以在3ds Max中调用VRay渲染器。（1）首先，单击（渲染设置）按钮，此时可以打开渲染设置面板。（2）然后，在面板中单击【公用】选项卡，展开【指定渲染器】卷展栏

      开发者  >  博客
      作者： SUNSKY
      发表时间： 2020-02-10 16:39:57
      6801
      0

    • 【活动已结束】【物联网课程学习课堂】【关卡四】邀请好友抽豪礼！

      卡：【物联网课程学习课堂】【关卡一】报名课程领奖品 ：报名课程，回复截图，即可参与抽取100元京东券【物联网课程学习课堂】【关卡二】完成课程学习领奖品：完成课程学习，回复截图，即可参与抽取200元京东券【物联网课程学习课堂】【关卡三】发表学习笔记帖领奖：发布学习笔记，邀请好友评论，即可参与领取HUAWEI

      开发者  >  其他
      作者： 华为IoT云服务
      11048
      99

    • 【转载】人工智能技术应用：MindSpore在智慧屏/智能电视上的应用，让您的家庭相册分类功能越用越准

      类出错，个性化搜索推荐等，用户可能想到AI 应用背后的深度学习模型能否在线学习的方式使得深度学习模型更加准确，不会再次出现上述识别或者分类错误。神经网络本地基于用户数据在线学习或者在线训练更新，实现千人千模，能有效提升深度学习模型的预测准确率，实现更加准确的人脸、语音识别或者照片

      开发者  >  其他
      作者： sayhifive
      4182
      0
    总条数： 10000
    点击加载更多