愤怒的李小白

jdk,hadoop,hive安装知乎，顺序非常的重要 https://zhuanlan.zhihu.com/p/508841769[https://zhuanlan.zhi...

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项目背景:根据宝马客户要求，准确评估电池寿命质保年限 主要工作: 项目理解:查找电池寿命预测相关资料，理解业务需求，根据现有的硬件选择合适的算法 数据预处理:数据探索，异常值...

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1.为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失 交叉熵做损失函数，训练时传播的梯度和训练误差是成正比的（单调），而当采用均方误差做损失函数时，训练时传播的梯度和训练误差不是成正比的...

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问题 实际处理和解决机器学习问题过程中，我们会遇到一些“大数据”问题，比如有上百万条数据，上千上万维特征，此时数据存储已经达到10G这种级别。这种情况下，如果还是直接使用传统...

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激活函数的作用是什么？ 激活函数的作用是：引入非线性因素，提高了模型的表达能力。如果没有激活函数，那么模型就只有线性变换，可想而知线性模型能表达的空间是有限的。而激活函数引入...

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优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。缺点：对离群点敏感。适用数据类型：数值型和标称型数据。 (1) 收集数据：可以使用任意方法。(2) 准备数据...

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(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。(2) 准备数据：回归需要数值型数据，标称型数据将被转成二值型数据。(3) 分析数据：绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分...

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简单介绍一下RNN、LSTM、GRU？他们的区别和联系是什么？ RNN即Recurrent Neural Networks、循环神经网络，本质是一个全连接网络，但是因为当前时...

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(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。(2) 准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。(3) 分析数据：采用任意方法对数据进行...

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原理解析的非常清楚[https://www.pkudodo.com/2018/11/18/1-4/][https://www.pkudodo.com/2018/11/18/1...

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优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型：标称型数据(也就是只有两类结果的数据)。 (1) 收集数据：可以使用...

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(1) 收集数据：可以使用任何方法。(2) 准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。(离散跟随记)(3) 分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后...

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k近邻算法的k值怎么选择 具体做法是让k从1开始取值直到取到你认为合适的上限(一般来说这个上限不会太大，这里我们选取上限为8)，对每一个k值进行聚类并且记下对于的SSE(误差...

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手撕KNN算法 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；(2) 按照距离递增次序排序；(3) 选取与当前点距离最...

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第二章 K-近邻算法(代码) K-近邻算法优缺点-. 优点:精度高,对异常值步敏感，无数据输入假定。缺点:计算复杂度高，空间复杂度高。范围:数值型和标称型。 测试分类器错误率...

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1.列举Python2跟Python3的区别所在 1、Python2 print可以使用带小括号的方式2、python2 range(1,10)返回列表，python3中返回...

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在前两周的课堂抽签中，我们小组抽到了熟悉的波普艺术，我们也通过一周的收集和整理，完成了波普艺术的ppt并在今天完成了演讲，所以在听取了别的小组同学的建议和想法后，在此做一个简...