《顺丰机器学习》专题

Linux Mint 是一份基于 Debian 和 Ubuntu 的 Linux 发行版。其目标是提供一种更完整的即刻可用体验，这包括提供浏览器插件、多媒体编解码器、对 DVD 播放的支持、Java和其他组件，它也增加了一套定制桌面及各种菜单，一些独特的配置工具，以及一份基于web的软件包安装界面。 Linux Mint 是对用户友好而功能强大的操作系统。它诞生的目的是为家庭用户和企业提供一个免费

意在通过每个操作符的清晰示例及解释来进行 RxJS 的学习。希望各位喜欢，另外配合官方中文文档操作符篇来学习效果更佳。

设计模式代表了经验丰富的面向对象软件开发人员使用的最佳实践。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中遇到的一般问题的解决方法。

这份学习指南适合所有 Django 初学者，为了更好的学习效果，我们希望你能具备，Web 的初步认识，了解如何使用 Command Line，略懂 Python 基础语法，看得懂简单的 HTML / CSS。

欢迎开启 React Native 的旅程，如果你在找如何搭建环境的文档,请移步搭建开发环境。 继续往下阅读可了解关于文档结构、原生组件、React 等相关的一些介绍。

awk 是一种编程语言，用于在 linux/unix 下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。

My NoteBook 学习笔记，系统归纳，时常翻阅。

统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

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2.1. 高斯混合模型 2.1.1. 高斯混合 2.1.1.1. 优缺点 GaussianMixture 2.1.1.1.1. 优点 2.1.1.1.2. 缺点 2.1.1.2. 选择经典高斯混合模型中分量的个数 2.1.1.3. 估计算法期望最大化（EM） 2.1.2. 变分贝叶斯高斯混合 2.1.2.1. 估计算法: 变分推断（variational inference） 2.1.2.1.1.

校验者: @STAN,废柴0.1 翻译者: @那伊抹微笑 半监督学习 适用于在训练数据上的一些样本数据没有贴上标签的情况。 sklearn.semi_supervised 中的半监督估计, 能够利用这些附加的未标记数据来更好地捕获底层数据分布的形状，并将其更好地类推到新的样本。 当我们有非常少量的已标签化的点和大量的未标签化的点时，这些算法表现均良好。 <cite>y</cite> 中含有未标记的

译者：片刻 作者: Sasank Chilamkurthy 在本教程中，您将学习如何使用迁移学习来训练您的网络。您可以在 cs231n 笔记 上阅读更多关于迁移学习的信息 引用这些笔记： 在实践中，很少有人从头开始训练整个卷积网络（随机初始化），因为拥有足够大小的数据集是相对罕见的。相反，通常在非常大的数据集（例如 ImageNet，其包含具有1000个类别的120万个图像）上预先训练 ConvN

译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 作者：Justin Johnson 这个教程通过自洽的示例介绍了PyTorch的基本概念。 PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性： 一个类似于numpy的n维张量，但是可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 我们将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网络输出和