人工智能 - 第24页

机器学习中的聚类是什么？如何理解？

聚类介绍聚类基本上是一种无监督学习方法。无监督学习方法是一种方法, 其中我们从包含输入数据的数据集中获取引用而没有标记的响应。通常, 它用作查找有意义的结构, 说明性的基础过程, 生成特征以及一组示...

04月16日 1,446 次浏览发表评论

如果你想创建一个机器学习模型，但又说你没有一台电脑可以承担工作，谷歌Colab是你的平台。即使你有一个GPU或者一台好的计算机，使用anaconda创建一个本地环境并安装软件包和解决安装问题也是一个麻...

04月15日 2,603 次浏览发表评论

获取训练数据下载数据集从此处下载数据集链接（https://www.kaggle.com/xainano/handwrittenmathsymbols）。解压缩zip文件。将有不同的文件夹包含不同...

04月15日 1,597 次浏览发表评论

本文旨在更好地了解一种非常重要的多元探索技术。相关矩阵基本上是一个协方差矩阵。也被称为自协方差矩阵，分散矩阵，方差矩阵，或方差-协方差矩阵。它是一个矩阵，其中i-j位置定义了给定数据集的第i和第j个...

04月14日 1,309 次浏览发表评论

什么是相关性测试？两个变量之间的关联强度称为相关性测试。例如, 如果我们想知道父亲和儿子的身高之间是否存在关系, 可以计算相关系数来回答这个问题。有关关联的更多信息, 请参阅这个。相关分析方法...

04月14日 2,837 次浏览发表评论

聚类分析或简单地说, 聚类基本上是一种无监督的学习方法, 可以将数据点分为多个特定的批次或组, 这样, 同一组中的数据点具有相似的属性, 而不同组中的数据点在某种意义上具有不同的属性。它包括基于不同演...

04月13日 1,445 次浏览发表评论

泊松过程是概率论中最重要且应用最广泛的过程之一。它广泛用于对时间或空间中的随机点建模。在本文中, 我们将简要讨论同构泊松过程。泊松过程– 在这里, 我们将泊松过程推导为计数过程。让我们假设我们正在观...

04月13日 1,599 次浏览发表评论

Violin Plot是一种可视化不同变量数值数据分布的方法。它类似于Box Plot, 但每侧都有旋转的图, 从而在y轴上提供了有关密度估计的更多信息。将密度镜像并翻转, 然后填充最终的形状, 创...

04月13日 2,526 次浏览发表评论

numpy.flipud()函数的作用是:按上下方向翻转数组(每一列中的项)，形状保持不变。语法如下： numpy.flipud(array) 参数： array : Input array, we...

04月10日 IT技术 1,622 次浏览发表评论

ggplot2也被称为图形语法，它是一个免费的、开源的、易于使用的可视化包，广泛应用于R中。它是Hadley Wickham编写的功能最强大的可视化包。它包括对其进行管理的几层。图层如下：图层的构...

04月03日 1,276 次浏览发表评论