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显然，这即为训练数据集D和特征A的互信息。 三种决策树学习算法 适应信息增益来进行特征选择的决策树学习过程，即为ID3决策。 • 所以如果是取值更多的属性，更容易使得数据更“纯” ，其信息增益更大，决策树会首先挑选这个属性作为树的顶点。结果训练出来的形状是一棵庞大且深度很浅的树，这样的划分是极为不合理的。
一样的，因此只证初等行变换不改变矩阵的秩。 矩阵的初等行变换包括左乘E(i,j)，左乘E(i(k))，左乘E(j,i(k))三种。 （参见学习笔记|矩阵的初等变换） 1. 左乘E(i,j) 左乘E(i,j)即交换第i行与第j行，矩阵的行向量组的秩与行向量的顺序无关，所以左乘E(i
进行以及智能决策辅助系统的研究成果，展示了数学在航空产业中的深度应用。华东师范大学王祥丰副教授基于其与华为云长期合作的经历，进行了题为“面对云计算规划调度的学习优化方法”的分享，介绍了其与华为云在云计算规划调度方面的深度合作研究，探讨了运筹学与云计算的合作前景和潜力。 深圳市大数
进行建模，即分离两个或多个类，它将高维空间中的特征投影到低维空间中。 线性判别分析是机器学习中用于监督分类问题的最流行的降维技术之一。 二、线性判别分析原理 线性判别分析被用作机器学习中的一种降维技术，使用它我们可以轻松地将 2-D 和 3-D 图转换为一维平面。 让我们考虑一个示例，其中我们在具有
在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。
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它以大量的文本数据作为训练集，通过深度学习算法构建起了一个庞大而复杂的神经网络模型。在使用AIGC时，我们可以通过编程语言（如Python）使用API与其进行交互，从而实现自然语言的生成和理解。 2. 底层架构 AIGC的底层架构采用了深度学习中的变种模型，其中最为典型的是基于 Transformer
p;大家好，我是Allen，2017年普通本科毕业参加工作，先后从事无人机飞控算法和通信协议软件开发，经历过国企和外企不同的制度熏陶，不断学习和研究方法是我一直的追求，并且我自己也用尽可能少的时间进行了实践，我的经历可以参考下方文章。 &nb
啊我摔倒了..有没有人扶我起来学习.... 你好，我是CGod，每个人都可以5分钟编程。 欢迎来到我的主页：《CGod的后花园》 前言 数据类型使得C语言能够描述各种不同的事物，是最基本的知识内容 一、数据类型介绍 前面我们已经学习了基本的内置类型： 符号 类型
本文由菊厂搞机MO编辑部出品，文字超1万，查阅的资料多达上百万文字，并且与华为方舟编译器的专家做过深度访谈。文章高度概括了波澜壮阔的软件产业发展史，解析了华为在编译器和手机系统方面做的多年准备。2017年5月的一个凌晨，华为某实验室里，方舟编译器上第一个Java程序“Hello,
能更为优良。 从经验来看，网络深度的增加，一般能学习到更多的特征，获得更好的性能，但实践发现随着网络加深，深度网络出现退化，准确度饱和甚至下降，比如56层的网络效果可能比18层的网络更差，但这并不是过拟合造成的，因为网络的训练误差依然很高，这使得深度网络训练遇到了难题，性能无法通
HuaweiX+CBUCNXD012+Self-paced/about，进入课程学习地址，报名学习《数据库基础课程》 01）学习课程，完成学习进度100%； 02）在本活动帖下方晒出完成学习的截图，格式如下：华为云账号+课程截图；回帖样式如下所示：华为云账号：*****
本节从认识模型需要的文件然后在对模型的添加行为做了深度的源码解析行为。 在解析源码的过程中有的部分没有进行完全的讲解，但是重点的部分都已经过了一遍。 最后在深度解析了execute这个方法，为什么要解析这个方法，因为这个方法是所有操作执行的最后一步。 坚持学习、坚持写博、坚持分享是咔咔从业
得再崩溃一次….聊聊Flask学习起初学习python，没有往web方面考虑，但接触Flask后才发现，原来几行代码就能开发出一个“网站”。虽然至今在Flask上，学习的也不够深入，但还是想跟大家分享一些Flask学习中的感想。首先，当你决定要学习PythonWeb框架的时候，先
操作、经典的机器学习算法（比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等），以及常用的深度学习算法。 文章目录 一、OpenCV4头文件介绍二、读取图像二、显示图像三、保存图像四、实战小结 环境配置与搭建： OpenCV4机器学习（一）：OpenCV4+VS2017环境搭建与配置
们好好学习。2020/06/21（2020/07/04补记） 这是WEB前端全栈的第二周笔记本周笔记由于其它事情耽误了，今日补记。 HTML第5章表单。 表单是form，老师打的一个比喻比较好。表单里有许多一个个的小的组件，但是他们组合起来，就可以形成内容丰富的表单。 学习Inp
ceapps: MindX SDK Reference Apps - Gitee.com 。 （2）对机器学习有浅薄的了解，基本小白。没有自己敲过机器学习的代码(有上过《数字图像处理》的课，用代码对图片做过一些简单的处理），但是运行成功过几个，现在是一个大四计算机专业学生。
如何让电网实现可预测可调节？王洪林笑道：“驯服不稳定的风和光。” 于是，2020年开始，兰考县供电公司、国网河南电力联合华为云，共同打造了可监测、可预测、可调控的能源互联网平台，借助数据中台、物联网、智能数据湖助力电力负荷数据秒级入湖，建立更精细的负荷预测模型，精
今天再体验modelart自动学习突然想到这个自动化机器学习。它的理想化效果是不是不需要人类参与，自动特征提取，模型选择与调优？这个技术在未来AI行业会有哪些影响？
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