使用JavaScript在HTML中创建范围滑块

网页上使用范围滑杆来允许用户指定一个数值, 该数值必须不小于给定值, 并且不得大于另一个给定值。即, 它允许从表示为滑块的范围中选择值。 范围滑块通常使用滑块或拨号控件而不是像"数字"输入类型这样的文...
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ML算法:独立成分分析 IT技术

ML算法:独立成分分析

先决条件:主成分分析 独立成分分析(ICA)是一种机器学习技术, 用于从混合信号中分离出独立的信号源。与主成分分析侧重于最大化数据点的方差不同, 独立成分分析侧重于独立性, 即独立成分。 问题: 从混...
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ML:机器学习中的数据简介 IT技术

ML:机器学习中的数据简介

数据: 可以是任何未经解释和分析的未经处理的事实, 值, 文本, 声音或图片。数据是所有数据分析, 机器学习和人工智能中最重要的部分。没有数据, 我们就无法训练任何模型, 所有现代研究和自动化都将徒劳...
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ML算法:内核PCA简介 IT技术

ML算法:内核PCA简介

主要成分分析: 是用于减少数据量的工具。它使我们能够在不损失大量信息的情况下减小数据量。 PCA通过找到方差最大的原始变量的一些正交线性组合(主要成分)来减小尺寸。 第一个主成分捕获数据中的大部分差异...
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ML算法: K-means++算法详细指南 IT技术

ML算法: K-means++算法详细指南

先决条件: K均值聚类–简介 标准K均值算法的缺点: K-means算法的一个缺点是它对质心或均值的初始化很敏感。因此, 如果将质心初始化为"远距离"点, 则它可能最终没有与之关联的点, 并且同时, ...
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ML算法:局部加权线性回归 IT技术

ML算法:局部加权线性回归

先决条件:ML |线性回归 线性回归是一种监督型学习算法, 用于计算输入(X)和输出(Y)之间的线性关系。 普通线性回归涉及的步骤是: 培训阶段:计算以最小化成本。预测输出:对于给定的查询点, 从下图...
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ML算法:使用Python进行Logistic回归 Python

ML算法:使用Python进行Logistic回归

先决条件:了解逻辑回归 用户数据库–该数据集包含来自公司数据库的用户信息。它包含有关用户ID, 性别, 年龄, 预估工资, 已购买的信息。我们正在使用该数据集预测用户是否会购买公司的新产品。 数据– ...
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