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  • 回答了问题 2022-04-03

    机器学习算法中基于核的算法是什么呀?

    基于核的算法是将输入数据映射到一个高阶的向量空间,在高阶向量空间里,有些分类或者回 归问题能够更容易地解决。
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  • 回答了问题 2022-04-03

    机器学习算法中K近邻算法的工作原理是什么啊?

    训练数据:每条数据都有标签(知道所属的类),一个标签代表一类。 测试数据:把新数据(无标签)的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后提取 与训练数据集最相似的(最邻近)的分类标签。 最后提取样本数据集中前K个最相似的数据(kNN的出处)和K 一般小于20的整数。在K个数 据中,出现最多的标签作为该数据的标签。
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  • 回答了问题 2022-04-03

    机器学习算法中LDA对于单个输入变量包括哪些?

    机器学习算法中LDA对于单个输入变量包括每类的平均值和跨所有类别计算的方差。
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  • 回答了问题 2022-04-03

    机器学习算法中K近邻算法的识别步骤是什么呢?

    具体的识别步骤包括: 1、计算样本数据中的点与当前点之间的距离 2、算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签 3、确定前k个点所在类别的出现频率. 一般只选择样本数据集中前k个最相似的数据 4、k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数 5、返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
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  • 回答了问题 2022-04-03

    机器模拟算法中什么是机器学习啊?

    专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知 识结构使之不断改善自身的性能。
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  • 回答了问题 2022-04-02

    模拟算法中机器学习的目的是什么呢?

    机器学习的一个主要目的,就是把人类思考归纳经验的过程,转化为计算机通过对数据的处理 计算得出模型的过程。
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  • 回答了问题 2022-04-02

    机器算法中的回归算法是什么呀?

    回归算法就可以理解是研究不同变量相关关系的一个机器学习算法。
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  • 回答了问题 2022-04-02

    模拟算法中常见的回归算法有哪些呢?

    Ordinary Least Squares Regression (OLSR) Linear Regression Logistic Regression Stepwise Regression Locally Estimated Scatterplot Smoothing (LOESS) Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)
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  • 回答了问题 2022-04-02

    模拟算法中二分类因变量的分析引入非线性函数需满足哪些条件呢?

    事件发生的概率p()与之间的非线性函数是单调函数,有良好的连续性,无断点 该非线性函数的值域即事件发生的概率p()为(0,1) 该非线性函数的定义域即自变量的取值为(-∞,+∞)
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  • 回答了问题 2022-04-02

    模拟算法中的模拟过程是什么啊?

    1、读题。读懂题目的意思,要知道题目想做什么。 2、建模。利用什么样的数据结构来实现。 3、代码实现。写出代码框架。 4、调试、优化。
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  • 回答了问题 2022-04-02

    模拟算法中常见的机器学习算法有哪些?

    1.线性回归 (Linear Regression) 2.逻辑回归 (Logistic Regression) 3.决策树 (Decision Tree) 4.支持向量机(SVM) 5.朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 6.K邻近算法(KNN) 7.K-均值算法(K-means) 8.随机森林 (Random Forest) 9.降低维度算法(Dimensionality Reduction Algorithms) 10.Gradient Boost和Adaboost算法
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  • 回答了问题 2022-04-02

    模拟算法中Logistic函数方程是什么?

    18世纪末在研究人口变化的时候,发现人口变化率和人口基数成正比,即有:=r*N(t) 其 中N(t)表示t时刻的人口总数,r是常数表示变化率。 解该微分方程有:N(t)=,为初始值,单调递增,数目无限增长。 皮埃尔-弗朗索瓦-魏吕乐修正了该模型: =r*N(t) *(1-),K也是常数,表示系统容量 上式即为Logistic方程。随着N(t)随时间的增长并不断接近系统的容量K,N(t)的增长 率是逐渐减小的。 令f(t)=,整理后的得到: =rf(1-f) 解:f(t)=   令=,r=1:  f(t)==
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  • 回答了问题 2022-04-02

    模拟算法中常见的基于核的算法包括哪些呢?

    常见的基于核的算法包括: 支持向量机(Support Vector Machine, SVM),径向基 函数(Radial Basis Function, RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis,LDA)等。
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  • 回答了问题 2022-04-02

    机器学习算法中贝叶斯方法指的是什么啊?

    贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题
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  • 回答了问题 2022-04-02

    机器算法中贝叶斯算法中常见的算法包括哪些?

    常见算法包括: 朴素贝叶斯算法, 平均单依赖估计(Averaged One-Dependence Estimators,AODE) , 以及 Bayesian Belief Network(BBN) 。
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  • 回答了问题 2022-04-02

    机器学习算法中关联规则学习是什么呀?

    关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则,来找出大多元数据集中有用联规 则常见算法包括 Apriori 算法和 Ec t 算法等。
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  • 回答了问题 2022-04-02

    机器学习算法中常见的分类变量包括哪些呢?它们之间有什么区别?

    有序变量 :没有数量关系 ,但是有次序关系。 比如:年龄层次、 收入等级、客户级别等 名义变量:既无等级关系,也无数量关系。比如:性别、天气、职业等
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  • 回答了问题 2022-04-02

    机器学习算法中分类变量是什么呀?

    分类变量又称定性变量、离散型变量,观测的个体只能属于几种互不相容的类别中的一种,一 般用非数字来表达其类别,这种数据被称为分类变量。与之相对的是连续变量,即定量变量,是 由测量、计数或者统计等得到,这些变量具有数值特征。
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  • 回答了问题 2022-04-02

    机器学习算法中回归函数应该采用什么曲线?其函数形式是什么样的呢?

    回归函数改用范围在[0,1]之间的连续曲线,常用的为: Logisitic 函数,即f(x)= ex /1+ex=1/ 1+e-x次方
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  • 回答了问题 2022-04-02

    机器学习算法中因变量为分类变量会出现哪些问题呀?

    1、误差项非正态分布:误差分布为两点型离散分布,不是正态分布 2、误差项零均值异方差:均值为0 ,误差的方差依赖于自变量,会随着自变量的不同水平而变 化,是异方差
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