Go 学习之路: https://github.com/developer-learning/learning-golang Go中的数据结构和算法实现: https://github.com/floyernick/Data-Structures-and-Algorithms Machine Learning for Go: https://github.com/sjwhitworth/golearn
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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
本文向大家介绍什么样的资料不适合深度学习?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 答: (1) 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对于其他机器学习算法,没有明显优势; (2) 数据集没有局部相关性,目前深度学习表现较好的领域是图像识、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,
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