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[TOC] 前言 神经网络的历史和背景 神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它由大量简单的神经元单元组成，通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过程。神经网...

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I.前言 介绍RNN的概念和应用 RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一类能够处理序列数据的神经网络，它在处理时考虑了之前的状态，因此能...

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[TOC] 前言 Word2Vec是一种用于将自然语言文本中的单词转换为向量表示的技术，它被广泛应用于自然语言处理和深度学习领域。本文将介绍Word2Vec的基本原理、应用场...

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前言 LightGBM 是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展，能够处理大型数据集和高维特征。LightGBM结合使用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占...

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前言 XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题，例如分类、回归和排名。在本文中，我们将介绍 XG...

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[TOC] 前言 一、原理 具体实现流程： 初始化模型：将所有样本的真实值作为初始预测值。 对于每一轮迭代：a. 计算当前模型的预测值。b. 计算当前模型的残差。c. 根据残...

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前言 随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树来提高预测准确性和稳定性。在本文中，我们将介绍随机森林的原理、优点和缺点，以及...

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TIOBE 编程语言排行前10中，各个编程语言的优缺点如下： Python: 优点：易学易用，具有大量的第三方库和工具支持，适用于数据分析、人工智能等领域。缺点：运行速度相对...

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前言 决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其主要思想是根据已知数据构建一棵树，通过对待分类或回归的样本进行逐步的特征判断，最终将其分类或回归至叶子节点 关键概...

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前言 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，属于生成式模型的范畴。它的基本思想是基于贝叶斯定理和特征独立性假设。它假设每个特征之间相互独立，因此名称为“朴素”。 在朴素贝...

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前言 SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归分析。它的主要目的是寻找一个最优超平面，将不同属性的数据分成不同的类别。SVM是一种有效的分类器，因为它可以...

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前言 K-means是一种经典的无监督学习算法，用于对数据进行聚类。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇...

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前言 PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，它的主要思想是将高维数据降维到一个低维空间，同时保留尽可能多的原始数据的信息...

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前言 KNN[https://so.csdn.net/so/search?q=KNN&spm=1001.2101.3001.7020]可以说是最简单的分类算法之一，同时也是最...

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前言 线性回归是机器学习中基础的模型之一，是有监督模型。 定义：线性回归是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 表达式： 参数： 预测： 可得 ...

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机器学习概念 机器学习 有监督学习如：回归，分类 无监督学习如：聚类，降维 什么是机器学习 程序通过不断的学习达到一定的性能，可以完成指定的任务 定义（1）机器学习是一门人工...

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https://mp.weixin.qq.com/s/LlTZr8R-mltmPWQgFnhkUQ[https://mp.weixin.qq.com/s/LlTZr8R-ml...

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问题 通过git拉取GitHub上的项目失败报错信息如下 原因：因为拉取的项目过大导致失败 解决 1.利用镜像网站 如果方法1报以下错误 在git控制台上输入下面这句，然后在...