《顺丰机器学习》专题

聚类和降维：K-Means 聚类，层次聚类，主成分分析（PCA），奇异值分解（SVD）。 我们可以怎样发现一个数据集的底层结构？我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监督学习的目标，之所以称之为「无监督」，是因为这是从无标签的数据开始学习的。 我们将在这里探索的两种无监督学习任务是：1）将数据按相似度聚类（clustering）成不同的分组；2）

非参数化模型：KNN、决策树和随机森林。包含交叉验证、超参数调优和集成模型。 非参数学习器 事情变得有点...扭曲了。 我们目前为止涉及的方法，线性回归，对率回归和 SVM ，它们的模型形式是预定义的。与之相反，非参数学习器事先没有特定的模型结构。在训练模型之前，我们不会推测我们尝试习得的函数f的形式，就像之前的线性回归那样。反之，模型结构纯粹由数据定义。 这些模型对于训练数据的形状更加灵活，但是

使用对数几率回归（LR）和支持向量机（SVM）的分类。 分类：预测标签 这个邮件是不是垃圾邮件？贷款者能否偿还它们的贷款？用户是否会点击广告？你的 Fackbook 照片中那个人是谁？ 分类预测离散的目标标签Y。分类是一种问题，将新的观测值分配给它们最有可能属于的类，基于从带标签的训练集中构建的模型。 你的分类的准确性取决于所选的算法的有效性，你应用它的方式，以及你有多少有用的训练数据。 对数几率

RN笔记 一. 常用命令 比如我们希望查看RN的所有历史版本，可以在命令行中输入： npm view react-native versions -json 创建工程并指定版本: react-native init 工程名字 -source react-native@0.55.4 (无效) react-native init 工程名字 --version 0.55.4 在项目中运行npm inta

近些年来出现了大量的关于 Git 的文档，教程和文章。我建议你浏览一下这些在线资源： 命令速查表 "Git - the Simple Guide" "Pro Git" ebook

深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，近30万字。 1. 版权声明 请尊重作者的知识产权，版权所有，翻版必究。 未经许可，严禁转发内容！ 请大家一起维护自己的劳动成果，进行监督。 未经许可， 严禁转发内容！ 　　　 2018.6.27 TanJiyong 2. 概述 本项目是大家对A

对于vite这块没有学习路径的头绪，是从配置开始学习吗？如果是从配置开始学习，在项目中常用的配置有哪些是需要学习的？是从基本配置开始学习，然后再深入学习原理部分吗？

前端想学习Gis，谁有Gis的开发经验，能否帮忙列一个学习路径？先了解什么再学些什么？目前前端用的主流技术是什么等？感谢 目前一点都不懂Gis

本文向大家介绍Python QQBot库的QQ聊天机器人，包括了Python QQBot库的QQ聊天机器人的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了Python QQBot库的QQ聊天机器人的具体代码，供大家参考，具体内容如下 项目地址：https://github.com/pandolia/qqbot 1.安装 2.主动发出消息 3.根据事件回复消息 首先我们需要在命令行启动

本文向大家介绍Docker 获取Docker机器的IP地址，包括了Docker 获取Docker机器的IP地址的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 要获取docker机器的IP地址，您可以使用以下命令：            

本文向大家介绍Python如何实现机器人聊天，包括了Python如何实现机器人聊天的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 今天午休的时候，无意之中看了一篇博客，名字叫Python实现机器人，感觉挺有的意思的。 于是用其写了一个简单的Python聊天，源码如下所示: 注意:如果出现某某模块找不到的时候，记得使用pip安装对应的模块。 效果图如下所示: 唯一美中不足的是英文，不过没关系，国内有图灵机

我试图在一个新的monodroid项目中引用servicestack DLL，但我遇到了构建错误。 我从这里抓取了DLL： https://github.com/ServiceStack/ServiceStack/tree/master/release/latest/MonoDroid 我得到了错误 /Library/Frameworks/Mono.framework/Versions/2.10.

我有任何ebs卷挂载到ec2实例。我正在拍摄一个映像，以便每当我需要创建一个新实例时，我都会使用该映像。如果ec2重新启动，我可以重新挂载ebs卷。但是如果我必须在allec2机器上使用相同的映像，这是不可能的，因为当我们进行lsblk时，默认的挂载可能不相同 现在，不管是xvdb还是xvdf，我都必须挂载我的ebs卷。 你知道吗？

一、题目 地上有个m行n列的方格。一个机器人从坐标(0,0)的格子开始移动，它每一次可以向左、右、上、下移动一格，但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。 举例分析 例如，当k为18时，机器人能够进入方格(35,37)，因为3+5+3+7=18.但它不能进入方格(35,38)，因为3+5+3+8=19.请问该机器人能够达到多少格子？ 二、解题思路 这个方格也可以看出一个m*n的矩阵。同样在