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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 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现KNN算法。 使用sklearn实现KNN 机器学习的流程如下： ? 我们将大量的学习资料喂给机器学习算法，这个机器学习算法就会相应的训练出一个模型，之后来了一个新的输入样例之后，将这个输入样例送给这个模型，这个模型就能预测出这个新的输入样例的预测结果。 ? 在监督机器学习中输入的大量学习资料就是训练样本以及对应的标签； 机器学习算法得到训练模型过程我们称之为拟合，英文为fit； 输入样例输入模型，模型输出结果的过程叫做预测，英文为predict。 kNN也属于这个过程，但是kNN算法中我们并没有得到模型，事实上确实如此，这可能也是KNN算法一个重要的特性，可以说kNN是一个不需要训练过程的算法，从上面的学习也可以知道，kNN算法直接将输入样例送给了训练数据集
1.2K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
71410发布于 2020-09-16 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
25010编辑于 2025-01-21 - 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。
97040发布于 2018-09-13 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
1K30编辑于 2021-12-06 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。
1.5K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
34030编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的
4.2K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
63420编辑于 2021-12-09 - 来自专栏HelloCode开发者学习平台
iOS开发者多线程学习之旅
说到锁，我们再来看看苹果爸爸的给出干货Synchronization Costs and Performance
56910发布于 2019-01-23 - 来自专栏嵌入式音视频
【Airplay】WWDC学习_苹果开发者大会
PHPicker 现在在带有 macOS Ventura 的 Mac 以及带有 watchOS 9 的手表上 更新您的 Mac 和 Watch App 以访问照片 而不提示用户 访问所有照片 Web开发者的创新
1.4K10编辑于 2023-04-07 - 来自专栏Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
，将1视为黑块，0视为白块转为图片可以得到二维码 至于转二维码我看网上基本都是python代码，这里给一个用js实现的（PS：因为算法的原因有一列色块位置生成错误，我也就懒得改了，可以通过打开浏览器开发者工具把那一列挤过去 经观察为Base64，注意中间的反斜杠是误导，删除后Base64解码得到： 97-3 1-3 1-3 3-2 3-2 3-2 1-2 1-5 1-2 1-3 3-2 97-3 3-2 94-1 1-5 4- 2 4-2 4-2 4-2 97-3 1-3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1 -3 4-2 4-2 4-2 3-2 94-1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为
57010编辑于 2022-01-13 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len)，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法，改变原来的顺序表，把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段，后len-m个元素放到表的前段。 注意：交换操作会有多次，每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。
45010编辑于 2023-03-09 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（十三）
在我们实际使用支持向量机（SVM）之前，我先简要介绍一下SVM是什么。 基本SVM是一个二元分类器，它通过选取代表数据点之间最大间隔的超平面将数据集分成2部分。 SVM采用所谓的“校正率”值。 如果没有完美分割，校正速率允许拾取仍然在该误差率内分裂的超平面。因此，即使在线上存在一些点时，校正速率也允许超平面拟合。 这意味着我们不能为每个案例提出“标准”纠正率。 然而，当数据中没有重叠时，较低的值应该比较高的值更好。
82210发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（八）
这种数据操作技巧在机器学习领域是非常常见的。 找到正确的尺度需要一些洞察力。 我们将要研究的下一个特征是主题发生的频率和时间范围。如果主题出现得更多，它可能具有更高的重要性。
81220发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（二）
Learning methods 在机器学习领域有两种主要的学习方式，即监督学习和无监督学习。 当您想在您的应用程序中使用机器学习时，需要简要说明下，因为选择正确的机器学习方法和算法是一个重要但有时也是一个繁琐的过程。 Classification 在监督学习领域内的分类问题相对简单。给定一组标签，以及一些已经接收到正确标签的数据，我们希望能够预测尚未标记的新数据的标签。 Unsupervised learning 与监督相反的是使用无监督学习，您不能预先准确地知道输出。应用无监督学习的想法是在数据集中找到隐藏的底层结构。 无监督学习的另一个例子是K均值聚类。 K均值聚类背后的想法是在数据集中查找集合，以便以后可以将这些集合用于诸如监督学习的目的。
63220发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（十二）
此代码加载DJI数据，并将其添加到已经包含我们自己的股票市场指数的图形上。但是，当我们执行这段代码时，结果如下。
64220发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（六）
Practicalexamples 在本节中，我们为您介绍一组在实际环境中的机器学习算法。 这些例子的想法是让你开始使用机器学习算法，而不深入解释底层算法。 绘制数据背后的想法是验证K-NN是否是针对该特定数据集的拟合机器学习算法。 在这种情况下，数据如下： ? 考虑到使用K-NN算法是适合这个问题的选择，让我们继续实际的机器学习部分。对于此，GUI是开源的，因为它没有真正添加任何值。回忆一下机器学习的全局概念，在机器学习中有两个关键部分：预测和验证。 这就是为什么有一个足够大和代表性的数据集是一个良好的机器学习应用程序的关键。然而，当意识到这个问题，你可以不断根据新的数据和已知正确的分类不断更新你的模型。 让我们回顾一下我们迄今为止做了什么。
72020发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（七）
与每个机器学习实现一样，第一步是加载训练数据。然而在这个例子中，我们直接进入机器学习中。在KNN的例子中，我们有下载和上传速度作为功能。 我们没有将它们称为特征，因为它们是唯一可用的属性。 或者机器学习的完成是运行在完整的Hadoop集群上的，但解释这个将超出本博客的范围。
71210发布于 2018-08-06 - 来自专栏鸿的学习笔记
写给开发者的机器学习指南（九）
这些格式对于绘制数据和反馈到机器学习算法是有好处的。让我们先看看数据是什么样子。 为此，我们使用以下代码绘制数据。 让您意识到这种可能性可能有助于您找到数据中的集合，这可以提高机器学习应用程序的性能。现在我们已经看到了数据，看到确实我们可以想出一个线性回归线来拟合这些数据。
90410发布于 2018-08-06
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