摘要：
支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 概念： 在支持向量机中，样本数据被看作是在空间中的点，不同类别的样本被尽可能大的间隔分开。超平面是一个划分空间的决策边界，具有最大间隔，使得离超平面最近的样本点称为支持向量 原理： 支持向量机可以用于线性可分和线性不可分的数据集。对 阅读全文
posted @ 2023-05-31 23:40
黑逍逍
阅读(606)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
非监督学习（Unsupervised Learning）是一种机器学习任务，其中算法从未标记的数据中学习模式、结构和关系，以发现数据中的隐藏信息和有意义的结构。与监督学习不同，非监督学习中没有标签或输出变量来指导学习过程，算法需要自行发现数据的内在模式。 在非监督学习中，算法的目标是对数据进行聚类、 阅读全文
posted @ 2023-05-31 22:49
黑逍逍
阅读(926)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
监督学习（Supervised Learning）是一种机器学习任务，其中算法通过从标记的训练数据中学习模式和关系，以进行预测或分类。在监督学习中，算法的目标是通过输入特征与其相应的标签之间的关联性，构建一个能够准确预测新数据标签的模型。 在监督学习中，训练数据包含输入特征和相应的标签或输出。算法通 阅读全文
posted @ 2023-05-31 22:10
黑逍逍
阅读(1373)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
在R语言中，矩阵（Matrix）是一种二维的数据结构，它由相同类型的元素组成，并具有固定的行数和列数。矩阵可以用于存储和处理二维数据，例如数值数据、统计数据、图像数据等 1. 创建矩阵 单个向量创建矩阵 vec <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) mat <- matrix(vec, nr 阅读全文
posted @ 2023-05-31 21:58
黑逍逍
阅读(113)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
在R语言中，向量（Vector）是一种基本的数据结构，用于存储一维的数据序列。它是R中最常用的数据类型之一，并且在数据分析和统计计算中起到了重要的作用。 向量可以包含相同类型的元素，例如数值型、字符型、逻辑型等。R中的向量可以使用以下方式创建： 1. 使用c()函数：通过将元素用逗号分隔并放入c() 阅读全文
posted @ 2023-05-31 19:39
黑逍逍
阅读(167)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Neo4j是一个高性能、开源的图数据库管理系统，用于存储、管理和查询具有复杂关系的数据。它是构建在图论原理之上的数据库系统，旨在提供一种优雅和高效地处理图数据的方式。 与传统的关系型数据库不同，Neo4j将数据存储为节点（Node）和关系（Relationship）的集合，通过这些节点和关系来构建图 阅读全文
posted @ 2023-05-31 13:49
黑逍逍
阅读(306)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号