机器学习算法系列之--支持向量机(揭开SVM的神秘面纱) 支持向量机(Support Vector Machine :SVM):二分类算法模型,数据集较小时,分类效果甚至优于...
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机器学习算法之--决策树 最经典的机器学习模型之一,成树型结构,决策树的目的是为了产生一颗泛化能力强,处理未见实例能力强的树,通过特征判断不断分类,基本流程遵循“分而治之”的...
机器学习算法之--对数几率回归(逻辑斯蒂回归)算法 上个算法(算法系列二)介绍了如何使用线性模型进行回归学习,但若要做的是分类任务,则需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标...
机器学习算法之–线性回归算法 回归是 监督学习 的另一个重要问题回归用于预测输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之...
机器学习算法之--K近邻法 一、算法原理 1.1 核心思想 给定一个训练数据集,对于新输入的实例,在训练数据集中找到与该实例最近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就将该...
随便一个位置 跳转到resnet50 _resnet ResNet类 Bottleneck 瓶颈模块 图片原始来自: 原始图片是论文的版本,即ResNet V1.0,上面图片...
简单几步,通过Python对B站番剧排行数据进行爬取,并进行可视化分析源码文件可以参考Github上传的项目:https://github.com/Lemon-Sheep/P...