機器學習回歸算法SEARCH AGGREGATION
回答:pandas是python一個非常著名的數據處理庫，內置了大量函數和類型，可以快速讀取日常各種文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，為機器學習模型提供樣本輸入（包括數據預處理等），下面我簡單介紹一下這個庫的使用，以讀取這5種類型文件為例：txt這里直接使用read_csv函數讀取就行（早期版本中可以使用read_table函數），測試代碼如下，非常簡單，第一個參數為讀取的t...
wushuiyong
|
1077人閱讀
回答:如果面試官始終問你，機器學習是什么？要學什么課程？發展方向是什么？諸如此類泛泛的問題，這說明他機器學習水平一般。如果面試官問你，人工神經網絡、貝葉斯學習主要研究什么？Boosting與Bagging算法的主要區別是什么？這說明他對機器學習還算了解。如果他給你如下三張圖，并讓你指出每張的含義，現場用計算機編程，或者搜一段算法程序，估計你要很重視他了，應當是個高手?？偨Y：千萬不要小看面試官，即使他是個...
Apollo
|
1367人閱讀
回答:后臺不等于內核開發，但了解內核肯定有助于后臺開發，內核集精ucloud大成，理解內核精髓，你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數據庫支持oracle/informix/mysql，讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內核贏工具活動，你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。
wenshi11019
|
698人閱讀
回答:大家好，我們以java排序算法為例，來看看面試中常見的算法第一、基數排序算法該算法將數值按照個位數拆分進行位數比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數值序列分成最大值+1個桶子，然后遞歸將數值塞進對應值的桶里，具體代碼如下：第三、計數排序算法該算法計算數值序列中每個數值出現的次數，然后存放到單獨的數組中計數累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數值序列中最大值挑選出來，然后通過遞歸將剩...
molyzzx
|
1331人閱讀
回答:在日常開發運維工作中，經常會遇到多臺服務器上的數據同步問題，特別是集群部署時，如果不是自動化同步數據，全靠人工同步那工作量就會很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系統下的一款數據備份工具，使用它可以增量備份，不光光支持本地復制還支持遠程同步，功能十分強大。1、Rsync優點：Rsync在第一次同步時是全量同步，后面同步時只會傳輸修改過的文件；在傳輸過程中還可以進行壓縮傳...
wangtdgoodluck
|
830人閱讀
...度下降是為了更好的優化代價函數（損失函數），不管是機器學習還是深度學習，總會需要優化代價函數。2.設計網絡結構以更好的提取特征。增加神經網絡隱藏層就能提取更高層次特征，卷積神經網絡能提取空間上的特征，循...
介紹 谷歌的自動駕駛汽車和機器人受到了很多媒體的關注，但該公司真正的未來是在機器學習領域，這種技術能使計算機變得更聰明，更個性化。-Eric Schmidt（Google董事長） 我們可能生活在人類歷史上最具決定性的時期。從...
...(w)=i∑n?wi?xi=θTx 損失函數： 損失函數是一個貫穿整個機器學習重要的一個概念，大部分機器學習算法都會有誤差，我們得通過顯性的公式來描述這個誤差，并且將這個誤差優化到最小值。 假設現在真實的值為y，預測的值為h...
摘要： 本文簡單總結了機器學習的幾大任務及其對應的方法，方便初學者根據自己的任務選擇合適的方法。當掌握機器學習基本知識以及清楚自己所要處理的任務后，應用機器學習就不會那么難了。 機器學習一直是一個火熱...
本篇內容為《機器學習實戰》第 5 章 Logistic 回歸程序清單。 書中所用代碼為 python2，下面給出的程序清單是在 python3 中實踐改過的代碼，希望對你有幫助。 訓練算法：使用梯度上升找到最佳參數 梯度上升法的偽代碼如下： ...
...為每一次迭代計算θ時都使用了整個樣本集。但是，現在機器學習所處理的數據量相當的大，每次迭代都要遍歷整個樣本集無疑會耗費大量時間。算法描述如下： 4.2.2 隨機梯度下降（SGD）隨機梯度的思路是：每次只使用一個樣本...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
李義
