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240 發(fā)簡信
IP屬地:江蘇
  • 基于 Module 的 Laravel API 架構(gòu)

    轉(zhuǎn)自 PHP / Laravel 開發(fā)者社區(qū) https://laravel-china.org/topics/21913 我非常喜歡編寫基于模塊化設(shè)計的軟件和編程方式,但我...

  • 公告:關(guān)于暫停用戶發(fā)布功能,并全面清查平臺內(nèi)容

    親愛的簡書用戶 「簡書」因個別上傳作品用戶違反《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》《互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)管理規(guī)定》《互聯(lián)網(wǎng)用戶公眾賬號信息服務(wù)管理規(guī)定》《移動...

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    GO語言并發(fā)

    理解并發(fā)和并行并發(fā):同時管理多件事情。并行:同時做多件事情。表示同時發(fā)生了多件事情,通過時間片切換,哪怕只有單一的核心,也可以實現(xiàn)“同時做多件事情”這個效果。 預(yù)熱——用戶級...

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    邏輯回歸

    邏輯回歸是一種解決分類問題的機器學(xué)習(xí)算法。 邏輯回歸可以視為回歸算法也可以視為分類算法,但通常用于分類,######但只適用于二分類問題!對于線性回歸 繪制出sigmoid函...

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    PHP之Trait詳解

    php從以前到現(xiàn)在一直都是單繼承的語言,無法同時從兩個基類中繼承屬性和方法,為了解決這個問題,php出了Trait這個特性 用法:通過在類中使用use 關(guān)鍵字,聲明要組合的T...

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    多項式回歸與模型泛化

    之前總結(jié)的線性回歸都是在特征集每個特征項數(shù)為1的情況下進行求解,即y=θ0 * X0 + θ1 * X1 + ... + θn * Xn,所有特征都是一次項。實際情況下,樣本...

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    你見過最全的主成分分析PAC與梯度上升法總結(jié)

    主成分分析一個非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,主要用于數(shù)據(jù)降維,通過降維可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)更容易理解的特征,其他作用也有可視化、降噪等。假設(shè)現(xiàn)有樣本的分布如圖。 樣本有兩個特征,如果對樣本進行降維...

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    線性回歸和梯度下降

    回歸其實就是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練一條具有一定泛化能力,能夠擬合大部分樣本數(shù)據(jù)的曲線的過程。在二維坐標(biāo)系中,只有x軸和y軸,將x軸視為數(shù)據(jù)集的特征,對應(yīng)的y值即為訓(xùn)練集的結(jié)果集...

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    KNN算法基礎(chǔ)

    KNN算法是機器學(xué)習(xí)中最好理解的算法之一,屬于惰性學(xué)習(xí)算法的典例。惰性指模型僅通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的記憶功能進行預(yù)測,而不產(chǎn)生判別函數(shù)。 引申:參數(shù)化模型和非參數(shù)化模型 機器學(xué)習(xí)...

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