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摘要: 五、高阶函数 原文:Higher-Order Functions 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 Tzu-li and Tzu-ssu were boasting about the size of t 阅读全文
posted @ 2018-05-02 11:28 绝不原创的飞龙 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 四、数据结构:对象和数组 原文:Data Structures: Objects and Arrays 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 On two occasions I have been aske 阅读全文
posted @ 2018-05-01 23:12 绝不原创的飞龙 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 三、函数 原文:Functions 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 人们认为计算机科学是天才的艺术,但是实际情况相反,只是许多人在其它人基础上做一些东西,就像一面由石子垒成的墙。 高德纳 函数是 Jav 阅读全文
posted @ 2018-04-30 23:04 绝不原创的飞龙 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 二、程序结构 原文:Program Structure 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 And my heart glows bright red under my filmy, translucent 阅读全文
posted @ 2018-04-30 15:15 绝不原创的飞龙 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、值,类型和运算符 原文:Values, Types, and Operators 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 在机器的表面之下,程序在运转。 它不费力就可以扩大和缩小。 在和谐的关系中,电子散开 阅读全文
posted @ 2018-04-29 18:43 绝不原创的飞龙 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第5章 支持向量机 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@QiaoXie 校对:@飞龙 支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型,能够做线性或者非线性的分类,回归,甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一,是 阅读全文
posted @ 2018-04-24 10:47 绝不原创的飞龙 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第9章 启动并运行TensorFlow 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @WilsonQu 校对:@Lisanaaa @飞龙 TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库,特别适用于大规模机器学习的 阅读全文
posted @ 2018-04-23 09:59 绝不原创的飞龙 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第2章 一个完整的机器学习项目 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@SeanCheney 校对:@Lisanaaa @飞龙 @PeterHo 本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目。下面是主要步 阅读全文
posted @ 2018-04-21 00:04 绝不原创的飞龙 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第7章 集成学习与随机森林 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@friedhelm739 校对:@飞龙 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题,然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体 阅读全文
posted @ 2018-04-20 10:07 绝不原创的飞龙 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第15章 自编码器 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang 校对:@飞龙 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据(叫做编码)的人工神经网络(即,训练集是未标记)。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度,使得自编码器对 阅读全文
posted @ 2018-04-19 15:10 绝不原创的飞龙 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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