这个章节介绍scikit-learn 所提供之机器学习资料集,最常用的主要有: 手写数字辨识 鸢尾花资料集 Ex 1: The digits 手写数字辨识 Ex 3: The iris 鸢尾花资料集
Redux 文档旨在教授 Redux 的基本概念,并解释在实际应用程序中使用的关键概念。但是,文档无法涵盖所有内容。令人高兴的是,还有许多其他很好的资源可用于学习 Redux。我们鼓励你仔细查看一下。 其中许多内容涵盖了超出文档范围的主题 , 或以可能更适合您学习方式的方法阐述相同的内容。 此页面包含我们对可用于学习 Redux 的一些最佳外部资源的建议。有关 React,Redux,Javasc
学习资源 有很多社区资源可以帮助你开发应用。如果你对Meteor感兴趣,希望你能参与其中! 教程 快速开始Meteor 官方教程! Stack Overflow 对于技术问题,提问、寻找答案最好的去处就是 Stack Overflow. 确保给你的问题添加 meteor 标签。 论坛 访问 Meteor discussion forums宣布项目,寻求帮助,讨论社区或是讨论核心模块的变动。 Git
学习资源 Deep learning book Deep learning resources 以及 tutorial cs231n cs224d Papers Moning Paper colah’s blog kdnuggets MachineLearning-Handbook arXiv arXiv Sanity Neural Networks and Deep Learning UFLDL
机器学习资料集/ 范例三: The iris dataset http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html 这个范例目的是介绍机器学习范例资料集中的iris 鸢尾花资料集 (一)引入函式库及内建手写数字资料库 #这行是在ipython notebook的介面裏专用,如果在其他介面则可以拿掉
请教:WPF的学习路线 最近在学习WPF,想问有没有好用的学习资料和框架体系
本文向大家介绍什么样的资料集不适合深度学习?相关面试题,主要包含被问及什么样的资料集不适合深度学习?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1、数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。 2、数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数
“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想,通过把多分类器组合在一起的方式,构建出一个强分类器;这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上,随机森林就属于集成学习的范畴。通常,集成学习具有更强的泛化能力,大量弱分类器的存在降低了分类错误率,也对于数据的噪声有很好的包容性。