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  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-5 超参数

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍超参数相关的概念。 ? 这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。 我们将这些在运行机器学习算法之前需要指定的参数,称之为超参数。kNN算法中的k就是kNN算法的超参数。 和超参数相对应的概念就是模型参数,模型参数就是在模型训练过程中,机器学习算法根据训练样本学习到的参数。 其实可以简单理解: 超参数,需要在使用机器学习算法之前指定的数值,指定不同的数值可能为模型带来不同的泛化能力,使用机器学习算法相同,但是其中的超参数不同,也可以认为是两种不同的模型,因此可以看出超参数还是很重要的 领域知识,根据不同的领域,比如自然语言处理或者计算机视觉,最好的超参数可能是不一样的,这些最好的超参数是可以通过领域知识所得到的; 经验数值,对于不同的任务有很多经验数值,很多机器学习库或者深度学习库中会封装一些默认的数值

    74630发布于 2019-11-13
  • 来自专栏前端

    学习高效学习教程

    点击获取后点击添加扩展可能有打不开或者打开后不是此画面的,可以直接跳到获取这一步 二.安装脚本 这里直接使用大佬已经写好的脚本https://gaoxiaobang.vip/111607.html安装好后可以打开学习或智慧职教有些课程有大量的题

    1K00编辑于 2025-08-15
  • 来自专栏Hank’s Blog

    4-5 R语言函数 split

    #split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.

    87340发布于 2020-09-16
  • 来自专栏布衣者博客

    python项目-学习剩余作业

    目前问题 1.当短时间内多次请求会造成学习403拒绝请求,导致无法获取到作业或考试。 自己正好要学python就想自己练练手也写一个,因此我就需要完成一部分知识的学习才能开始: 1.抓包:尝试去抓取学习app的包,用更少的请求去获取到链接。其中原作者也采用该方式。 3.查询端和服务端要分离开:因为从原作者中的文章中表示,学习会对请求多或异常的ip进行封ip,后续也从自己同学的服务器了解到了,他原本用服务器爬取学习,最后导致ip被封。 项目及免责 项目目前部署在自己的服务器上:链接为:学习剩余作业 免责: 1.本站不记录、不保存学习密码及cookie,全部保存在你的本地浏览器上,使用时才会调用。 使用地址:学习剩余作业

    2.2K30发布于 2021-09-07
  • 来自专栏大前端_Web

    javascript高级程序设计(4-5)章笔记

    版权声明:本文为吴孔云博客原创文章,转载请注明出处并带上链接,谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909

    68440发布于 2018-09-27
  • 来自专栏运维之路

    【每日一思】2022年第4-5

    一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标(至少到带有主题的流水)-》洞察-》决策-》执行”的路线,这样才能减少返工的重复性工作量。

    25820编辑于 2022-03-07
  • 来自专栏张俊红

    机器学习识篇知识分享

    机器学习定义 机器学习(Machine Learning)本质上就是让计算机自己在数据中学习规律,并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程

    65010编辑于 2022-07-19
  • 来自专栏iOS面试

    iOS 面试策略之算法基础4-5

    前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构:二叉树。本节主要包括以下内容:

    1.1K60发布于 2021-04-20
  • 来自专栏NetCore 从壹开始

    4-5 安装并迁移数据库:mysql

    docker volume create volume_name命令新建一个数据卷

    81520编辑于 2023-01-09
  • 来自专栏全栈程序员必看

    msm8937的BLSP学习

    Peripheral (BLSP),低速接口的总线访问模块 (3) QUP:Qualcomm Universal Peripheral,高通统一的外设 2.Msm8937 BLSP BLSP是高对于低速接口的一种管理方式 status register in the peripheral core allows software to distinguish between interrupt sources 参考: 高无人机 8074 BLSP接口说明 http://huaqianlee.github.io/2016/04/27/Uav/Qualcomm-uav-blsp-port/ 高APQ8074 spi 接口配置 https

    2.1K20编辑于 2022-11-04
  • 来自专栏折影轻梦

    学习加Anki光速逃离挂科

    学习加Anki光速逃离挂科 2021年11月26日 216 字 大概 1 分钟 为了防止挂科,写了个脚本,可以将你的超星学习通里的作业数据、随堂练习导出成为 Csv 文件,方便导入 Anki 背题 Anki Anki让记忆更轻松 - ankichina 二 下载 Anki 选择题模板 anki 选择题❤️猪猪.apkg 模版下载 下载 感谢 @GJade 提供的模板 下载后双击即可导入模板 三 导出学习通作业 、随堂练习数据 安装油猴或脚本猫 油猴脚本安装 “超星 To Csv” 脚本 https://scriptcat.org/script-show-page/219 打开学习通作业或随堂练习页面,点击“下载题目数据

    1.3K30发布于 2021-11-29
  • 来自专栏AI SPPECH

    IO竞赛2025年题目解析:基础级难度(4-5

    引言 在IO竞赛的学习路径中,基础级难度的题目是连接入门和提高的重要桥梁。2025年的IO竞赛基础级(难度系数4-5)题目开始涉及更多的数据结构和算法思想,对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 第一章:2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲,基础级(CSP-J提高)的知识点难度系数为4-5,开始涉及更多的数据结构和算法应用。 解题技巧: 理解问题 → 设计算法 → 分析复杂度 → 编写代码 → 测试调试 第五章:从基础到提高的学习建议 对于已经掌握了基础级知识,想要进一步提高的选手,以下是一些学习建议: 深入学习算法:系统地学习更高级的算法 学习优秀代码:阅读和学习其他选手的优秀代码,了解不同的解题思路和编程技巧。

    30510编辑于 2025-11-13
  • 来自专栏算法与编程之美

    Python|自动化实现学习登录

    前言 最近小编在学习python自动化处理网页,因为一直在使用学习,因此写了一个python自动化网页登录学习的简单程序,因为才入门,不足之处希望读者能够提出。 from selenium import webdriver class Webdriver: def main(self): user = input('请输入学习账号 :') password = input('请输入学习密码:') global wb # 申明全局变量防止Chrome浏览器运行时闪退 wb ) # 定位点击登录 if __name__ == '__main__': s = Webdriver() s.main() 我们启动程序输入账号和密码就可以直接登录超星学习的个人空间 总结 体验下来就是selenium模块就是用程序去模仿人去对网页的操纵,例如输入,鼠标点击,等操作,如果结合爬虫等数据挖掘的话,会起到很好的作用;在后续的学习中,我会去尝试写一个学习自动签到的程序,希望这篇文章对读者有所帮助

    1.6K20发布于 2020-09-24
  • 来自专栏Android Camera开发

    Android 高Camx架构学习 - 第1章

    关于高Camx架构介绍的文章目前还是凤毛麟角,我会尽自己能力尽可能讲多点,讲的通俗明白点~ 这篇文章分下面几点来展开: 1)Camx整体架构图; 2)Camx基本组件及其概念; 3)Camx代码目录结构 ; 一、Camx整体架构图 目前Android主流的机型,采用高芯片的,使用的基本都是camx架构。 从上图我们可以看到,在hal层,高是结合自己的芯片硬件,添加了一层逻辑,这层逻辑高内部命名为camx架构。 下面我们来看下高camx架构上,camera数据流向大体上是怎样的? ?

    2.8K30发布于 2021-04-30
  • 来自专栏跟着官方文档学小程序开发

    第二章 小程序开发指南4-5

    小程序经常需要向服务器传递数据或者从服务器拉取数据,这个时候可以使用wx.request这个API,在本章节会重点讨论wx.request的使用和注意事项。

    54010编辑于 2025-08-25
  • 来自专栏壳屋栏博客专栏

    超星学习自动签到接口搭建PHP版

    PHP 版超星学习用自动签到,支持多用户签到,二次开发便捷! 运行环境PHP 7.3测试通过,理应 及以上都能够使用 登录方式: 支持手机号码登录,暂时不支持学号登陆!

    2.2K20编辑于 2022-06-09
  • 来自专栏数据派THU

    机器学习识篇知识分享

    机器学习定义 机器学习(Machine Learning)本质上就是让计算机自己在数据中学习规律,并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程

    99020编辑于 2022-07-04
  • 来自专栏Android Camera开发

    CamX框架学习系列:Bring Up Actuator

    这篇文章主要介绍在高平台的CamX框架里面,如何去点亮摄像头马达,需要修改哪些相关的文件。 一、大体浏览 先来个整体的浏览,看下涉及到需要修改哪些目录下的文件。 proprietary/chi-cdk/oem/qcom/actuator 这个目录下,我们需要添加个dw9714v_actuator.xml的文件,如果sersor 用的马达型号高通源码已经有了,那直接用高原始的配置就可以了 clock-rates = <24000000>; }; }; 复制代码 ---- 本人从事Android Camera相关开发已有5年 目前在深圳上班 欢迎大家关注我的微信公众号“小驰笔记” 大家一起学习交流

    3.6K30发布于 2021-04-19
  • 来自专栏大数据文摘

    机器学习识篇知识分享

    机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 监督学习(Supervised Learning)是从有标签的训练数据中学习模型,然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。如果分类标签精确度越高,则学习模型准确度越高,预测结果越精确。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程

    75010编辑于 2022-07-06
  • 来自专栏前端说吧

    flag - 4-5月份预整理总结的文章目录

    关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时,动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装, 一个基于promise的ajax异步请求函数封装,不用再写那么多遍的if result === 1啦! css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理,轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios,实现向请求头中传递cookie值 vue中,mode为history时,build打包后页面空白

    71930发布于 2018-06-25
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