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  • Python实现逻辑回归模型教程

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  • 机器学习:LightGBM算法原理(附案例实战)

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  • 【定量分析、量化金融与统计学】多元回归模型与回归推理

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  • 混合线性模型学习笔记2

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  • 受ChatGPT火爆刺激,英伟达推出生成式AI及超级计算云服务

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    在学习《深度学习原理与pythorch实战》这本书的4.3.4划分数据集这一小节(即76页划分数据集)的过程中,提到了训练集、测试集与验证集这几个概念,以及为何相对于通用的训练集、测试集,多了一个验证集的概念。不过这本书讲解还是没有那么透彻清晰,基于此查了很多资料,又加深巩固理解了训练集、测试集和验

  • 【深度学习】基于卷积神经网络(tensorflow)的人脸识别项目(四)

    目录前言基本思路测试人脸识别效果设计思路详细代码加载模型人脸预测主要逻辑测试效果总结所有代码face_predict_use_keras.pykeras_train.pyload_data.pyface_predict_use_keras.py以上就是全部代码啦。有啥疑问就评论区讨论奥。前言经过前段

  • 学术科研无从下手?27 条机器学习避坑指南,让你的论文发表少走弯路

    内容一览:如果你刚接触机器学习不久,并且未来希望在该领域开展学术研究,那么这份为你量身打造的「避坑指南」可千万不要错过了。关键词:机器学习科研规范学术研究机器学习学术小白,如何优雅避坑坑、让自己的论文顺利发表?来自苏格兰赫瑞瓦特大学数学与计算机科学学院的MichaelA.Lones副教授,曾在202

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    并发(concurrency)和并行(parallellism)并发(concurrency):两个或两个以上的任务在一段时间内被执行。我们不必care这些任务在某一个时间点是否是同时执行,可能同时执行,也可能不是,我们只关心在一段时间内,哪怕是很短的时间(一秒或者两秒)是否执行解决了两个或两个以上

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    为什么我们要了解ddd?作为一个开发者,我们肯定接手过其他的人的项目。我想你一定有个这样的经历:面对冗杂的系统,模块彼此关联,没有人能描述清楚每个细节,没有文档,即使有文档也和系统对不上。当新需求需要修改一个功能时,往往光回顾该功能涉及的流程就需要很长时间,更别提修改带来的不可预知的影响面。于是RD

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