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3.6 本章小结本章主要介绍了MLlib中提供的各类分类模型，讨论了分类模型的常见算法，以及算法的合理使用场景、分类模型效果的评估方法，如正确率、准确率、召回率、F1值、ROC和AUC等。还讨论了如何在给定的输入数据中训练模型，如何用之前介绍的技术处理特征以得到更好的性能，以及如何对模型参数进行调优
2.2.6 输出结论对于数据分析结论，首先需要设计一个好的分析框架，若它结构清晰、主次分明，则可以让读者正确理解报告内容。其次需要图文并茂，选择合适的图表类型和呈现，能够让读者一目了然，数据更加生动活泼，进而提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
学的是b站的课程（千锋教育），跟老师写程序，不是自创的代码！ 今天是学Python的第24天,学的内容是python对Excel的操作。开学了,时间不多,写得不详细,见谅。 目录 1.插件介绍 2.安装 openpyxl 3.读取Excel文件内容 (1).加载一个工作簿 (2).
大家好，我是V 哥。GO GO GO，今天来说一说Go语言内存分配问题，Go语言内存分配的源码主要集中在runtime包中，它实现了Go语言的内存管理，包括初始化、分配、回收和释放等。下面来对这些过程详细分析一下，先赞后看，绝不摆烂： 1. 内存管理初始化 源码位置: runtime
8443/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXE006+Self-paced/about学习流程：注册华为云（完成认证）——下载附件中的资料——进入学习课堂（学习相关课程）——完成作业并上传邮箱注意：开始学习之前请先阅读【华为云AI+大数据高校学习营】
数据处理具体步骤 • 数据是深度学习的基础，高质量的数据输入会在整个深度神经网络中起到积极作用。 • 在训练开始之前，由于数据量有限，或者为了得到更好的结果，通常需要进行数据处理与数据增强， 以获得能使网络受益的数据输入。
——深度学习在地球系统科学中的应用与挑战杨奕——人工智能时代的分子动力学模拟翁文康——当AI遇上量子计算董彬——Learning and Learning to Solve PDEs于璠——AI科学计算业界趋势和MindSpore实践昇思MindSpore技术论坛·AI编译技术专题赵捷
探索 - 利用（exploration-exploitation）是多智能体学习（MAL）中强大而实用的工具，但其效果远未得到理解。为了探索这个目标，这篇论文研究了 Q 学习的平滑模拟。首先，研究者认为其学习模型是学习「探索 - 利用」的最佳模型，并提供了强大的理论依据。
华为云计算 云知识 广西汽车集团携手时习知打造数字化学习平台，加速人才转型 广西汽车集团携手时习知打造数字化学习平台，加速人才转型 时间：2024-08-09 18:07:40 华为云时习知咨询入口>> 广西防城港核电有限公司（以下简称为“防城港核电”）成立于2008年9月，由中国广核集团有限公司和广西投资集团有限公司共同出资组建
和小Mi老师一起机器学习《【跟着小Mi一起机器学习吧！】介绍篇》《【跟着小Mi一起机器学习吧！】那些我们快要遗忘的线性代数知识点》《【跟着小Mi一起机器学习吧！】单变量线性回归（一）》《【跟着小Mi一起机器学习吧！】单变量线性回归（二）》《【跟着小Mi一起机器学习吧！】
使用步骤 一、 自动学习 此步骤是通过机器学习使不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，也可以用来帮助初学者了解整个机器学习/深度学习的流程。这里会从零完整演示一个项目，如果读者是专业人士，请移步到板块二。 1. 将账号授权。 2. 创建项目 这里以物体检测为例。
根据具体需求筛选初始行为或后续行为的细分维度，针对用户属性筛选合适的分析对象的特点 自助业务多维分析 通过数据准备、自助数据集、探索分析、创建分析报告的四步过程，即可在线拖曳获取分析结果 查看更多 收起 核心优势 丰富的分析模型 统一构建数据指标体系，预置模型开箱即用 深度优化OLAP
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不平衡可能影响我们的机器学习算法的一种方式是当我们的算法完全忽略少数类时。这是一个问题的原因是因为少数类通常是我们最感兴趣的类。例如，在构建分类器以根据各种观察对欺诈性和非欺诈性交易进行分类时，数据可能有更多的非欺诈性交易。
本文记录的参照 《飞浆PaddlePaddle深度学习实战》 中的例子过程。 ➤02 数据集合 1.获取数据集合 参照波士顿房价数据集合网页中给定的获取波士顿房价数据的举例，将获取的信息存储在本地的python数据文件中。
深度学习 深度学习是机器学习的一个分支，通过使用深度神经网络进行图像识别。深度学习模型具有多个隐藏层，能够自动学习图像的复杂特征和抽象表示。著名的深度学习框架包括TensorFlow和PyTorch。
实现高维稀疏特征向量向低维稠密特征向量的转换。训练好的embedding可以当作输入深度学习模型的特征。无论embedding在模型中最终起到哪些重要的作用，在对embedding的本质理解上，它自始至终都是用一个多维稠密向量来对事物从多维度进行的特征刻画。
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