GBaseUP机器学习使用指南2.3.2.1(1)

本文详细介绍C++中实现KMP算法的方法，探讨其在字符串匹配问题上的优势。通过对比暴力匹配（BF）算法，展示KMP算法如何利用前缀表优化匹配过程，显著提升效率。 ... [详细]

本文详细介绍了机器学习中广泛应用的决策树算法，通过天气数据集的实例演示了ID3和CART算法的手动推导过程。文章长度约2000字，建议阅读时间5分钟。 ... [详细]

本文探讨了机器学习中常见的相似度度量方法，包括余弦相似度、欧氏距离和马氏距离，并详细介绍了如何通过选择合适的模型复杂度和正则化来提高模型的泛化能力。此外，文章还涵盖了模型评估的各种方法和指标，以及不同分类器的工作原理和应用场景。 ... [详细]

本文详细介绍了K近邻分类算法的理论基础，探讨其工作原理、应用场景以及潜在的局限性。作为机器学习100天系列的一部分，旨在为读者提供全面且深入的理解。 ... [详细]

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准线性回归算法计算过程CostFunction梯度下降算法多变量回归![选择特征](https:static.oschina.n ... [详细]

本文系统梳理了机器学习的关键知识点，涵盖模型评估、正则化、线性模型、支持向量机、决策树及集成学习等内容，并深入探讨了各算法的原理和应用场景。 ... [详细]

随着生活节奏的加快和压力的增加，越来越多的人感到不快乐。本文探讨了现代社会中导致人们幸福感下降的各种因素，并提供了一些改善建议。 ... [详细]

本文介绍如何在Python中使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）算法进行图像特征提取，探讨其在目标检测中的应用，并详细解释实现步骤。 ... [详细]

本期 PyHubWeekly 为大家精选了 GitHub 上五个优秀的 Python 工具，涵盖金融数据可视化、终端美化、国际化支持、图像增强和远程 Shell 环境配置。欢迎关注并参与项目。 ... [详细]

本文详细介绍了LambdaMART算法的背景、原理及其在信息检索中的应用。首先回顾了LambdaMART的发展历程，包括其前身RankNet和LambdaRank，然后深入探讨了LambdaMART如何结合梯度提升决策树（GBDT）和LambdaRank来优化排序问题。 ... [详细]

在互联网信息爆炸的时代，当用户需求模糊或难以通过精确查询表达时，推荐系统成为解决信息过载的有效手段。美团作为国内领先的O2O平台，通过深入分析用户行为，运用先进的机器学习技术优化推荐算法，提升用户体验。 ... [详细]

机器学习公开课备忘录（三）机器学习算法的应用与大数据集对应机器学习公开课第六周和第10周机器学习算法模型的选择与评价1、对于一个data，可以将data划分为trainingset、t ... [详细]

在给定的数组中，除了一个数字外，其他所有数字都是相同的。任务是找到这个唯一的不同数字。例如，findUniq([1, 1, 1, 2, 1, 1]) 返回 2，findUniq([0, 0, 0.55, 0, 0]) 返回 0.55。 ... [详细]

本文通过一系列日记记录了从发现漏洞到逐步加强安全措施的过程，探讨了如何应对网络攻击并最终实现全面的安全防护。 ... [详细]

探索如何使用公共数据集为您的编程项目提供动力。无论您是编程新手还是有经验的开发者，本文将为您提供实用建议和资源，帮助您启动并运行一个创新的数据驱动型项目。 ... [详细]