写了一上午,把web.config写了出来,不过没保存成功~~痛苦啊!!
有兴趣的看一下这个帖子吧...虽然没有我写的全面..但...总比没写出来的好吧...
http://dev.yesky.com/SoftChannel/72342380468043776/20050118/1902523.shtml
痛苦啊...一上午的心血...
“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。
主要内容:机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域,其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能,称为人工神经网络。
主要内容:数据量,硬件依赖,特色工程在本章中,我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据,主要用于少量数据。另一方面,如果数据量迅速增加,深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反,深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算,这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的
api: 存放uboot提供的接口函数 arch: 存放跟芯片相关的文件 board: 开发板配置文件 common: uboot命令行下支持的命令 disk: 磁盘支持 doc: 文件目录 drivers:设备驱动程序 examples例程 fs: 支持的文件系统,cramfs fat fdos jffs2 registerfs inc
CROSS_COMPILE=/opt/4.5.1/bin/arm-linux- CC=$(CROSS_COMPILE)gcc AS=$(CROSS_COMPILE)as LD=$(CROSS_COMPILE)ld CFLAGS=-g -Wall LIBS=-lpthread all:main main:main.o gsm_gprs.o socket.o telosb
从sklearn加载流行数字数据集。数据集模块,并将其分配给可变数字。 分割数字。将数据分为两组,分别命名为X_train和X_test。还有,分割数字。目标分为两组Y_训练和Y_测试。 提示:使用sklearn中的训练测试分割方法。模型选择;将随机_状态设置为30;并进行分层抽样。使用默认参数,从X_序列集和Y_序列标签构建SVM分类器。将模型命名为svm_clf。 在测试数据集上评估模型的准确
现在要讲的方法可以来整合训练模型的输出。这里要用到偏差-方差(Bias-Variance)分析,以及决策树的样本来探讨一下每一种方法所做的妥协权衡。 要理解为什么从继承方法推导收益函数(benefit),首先会议一些基本的概率论内容。加入我们有n个独立同分布(independent, identically distributed,缩写为i.i.d.) 的随机变量$X_i$,其中的$0\le i<
现在开始学深度学习。在这部分讲义中,我们要简单介绍神经网络,讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题:给定房屋的面积,我们要预测其价格。 在之前的章节中,我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不