随笔分类 - 机器学习
常用知识点和常见面试知识点总结
摘要:python让scatter能够使不同类别的点有不同的颜色、大小和形状
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摘要:linux更新或安装显卡驱动快捷方式
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摘要:python使用deepwalk模型算节点相似度
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摘要:python numpy实现SVD 矩阵分解
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摘要:RTX 3090的深度学习环境配置指南:Pytorch、TensorFlow、Keras。配置显卡
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摘要:python异常值处理sklearn的调用
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摘要:python输出程序运行的剩余时间
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摘要:python用sklearn进行聚类实践
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摘要:使用SVM时的注意事项: 1.支持向量机本身不能较好的支持非标准化数据。建议将数据标准化 SVM实现详细过程https://blog.csdn.net/qq_30189255/article/details/54571370?utm_source=blogxgwz5 一、大体内容 给简短的文字实现分
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摘要:贝叶斯判定准则:最小化总体风险,只需在每个样本上选择能使条件风险R(c|x)最小的类别标记 一、极大似然估计 1.估计类的常用策略:先假定其具有某种确定的概率分布形式,再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。即概率模型的训练过程就是参数估计过程。 2.参数估计两大学派:频率主义学派和贝叶斯学派。 (
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