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【方向】
7年前
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辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题(附答案)
简介 早在2009年,深度学习还只是一个新兴领域,只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天,深度学习正在被用来开发那些过去被认为是不可能完成的应用。 语音识别,图像识别,数据中的模式识别,照片中的对象分类,字符文本生成,自动驾驶汽车等等只是其中几个示例。因
小旋风柴进
7年前
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虎说八道
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分类算法总结
决策树分类算法 决策树归纳是经典的分类算法。 它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。 树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。 可以从生成的决策树中提取规则. KNN法(K-Nearest Neighbor): KNN法即K最近邻法,最初由Cov
知与谁同
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知与谁同
7年前
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分类算法总结
目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错. 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学
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9年前
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《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法
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“ 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Normalization 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器。自 BN 之后, Layer N
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