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2020年5月3日
Python 安装torch、torchvision
摘要: 下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pytorch
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posted @ 2020-05-03 09:09 两年半练习生
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2020年4月30日
Win10自带截图工具怎么设置快捷键 如何打开截图
摘要:
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posted @ 2020-04-30 10:19 两年半练习生
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9、主成分分析
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posted @ 2020-04-30 08:55 两年半练习生
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2020年4月27日
R语言:实现雷达图的绘制
摘要: 如何安装R包参考这篇文章:https://www.cnblogs.com/zzj420133722/p/12677399.html 实现代码: install.packages("knitr") install.packages("isoband") install.packages("withr"
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posted @ 2020-04-27 23:35 两年半练习生
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8、特征选择
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posted @ 2020-04-27 17:16 两年半练习生
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2020年4月26日
7.逻辑回归实践
摘要: 1.逻辑回归是怎么防止过拟合的?为什么正则化可以防止过拟合?(大家用自己的话介绍下) 过拟合问题产生的原因便是数据量太少,而变量过多,导致虽然能够拟合所有的数据,但是曲线比较曲折。我们从以下几个方面防止过拟合:在数据层面,加大样本量;通过特征选择减少特征量。在算法层面,引入正则化。正则化可以提高泛化
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posted @ 2020-04-26 16:35 两年半练习生
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如何用命令行启动系统各应用,对微服务应用启动多个实例
摘要: 用命令行启动系统各应用,对微服务应用启动多个实例 1.gradle build 2.java -jar e-xxxxx-0.0.1-SNAPSHOT.jar 3.java -jar e-csv-0.0.1-SNAPSHOT.jar --server.port=8080
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posted @ 2020-04-26 15:16 两年半练习生
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2020年4月24日
使用cmd命令行进入到指定的目录
摘要: https://blog.csdn.net/u013408061/article/details/96429070
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posted @ 2020-04-24 10:17 两年半练习生
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2020年4月23日
6.逻辑回归
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posted @ 2020-04-23 19:27 两年半练习生
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2020年4月21日
5.线性回归算法
摘要: 1.本节重点知识点用自己的话总结出来,可以配上图片,以及说明该知识点的重要性 本节课讲了线性回归算法的相关的知识,回顾了与线性回归相关的线性代数、高等数学的知识,进入了线性回归的学习,介绍了线性回归算法的研究背景。 回顾了这些知识才能继续后面学习,有助于加快理解后面的概念。 介绍讲解了线性回归的定义
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posted @ 2020-04-21 23:42 两年半练习生
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