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  • 提交了问题 2022-04-02

    方差体现了什么呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    偏差体现了什么呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    期望的模型结果是什么啊?

  • 提交了问题 2022-04-02

    方差怎么理解呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    偏差如何理解呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    泛化误差由几部分组成呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    期望泛化误差是什么呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    噪声有什么作用呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    方差有什么作用呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    偏差有什么作用呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    噪声是什么呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    方差是什么呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    偏差是什么呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    一元线性回归为例,相关系数的显著性检验要如何比较和判断呢?

  • 提交了问题 2022-04-02

    以一元线性回归为例,使用假设检验,回归方程的显著性检验怎么做呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    假设检验在模型比较中的应用中,回归系数的显著性检验要怎么做呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    以一元线性回归为例,假设检验在模型比较中能发挥什么作用呀?

  • 提交了问题 2022-04-02

    假设检验中的原假设是什么呀?

  • 提交了问题 2022-04-01

    假设检验中的T检验的题目怎么做呀?

  • 提交了问题 2022-04-01

    如果假设检验命题中问是否相等或是等号,问有没有差异,用什么检测?

  • 提交了问题 2022-04-01

    使用假设检验方法的原因可能有什么呢?

  • 提交了问题 2022-04-01

    二项式检验的问题要怎么做呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    关联规则的计算步骤是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    余弦相似度的计算公式是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    曼哈顿距离的计算公式是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    欧式距离的计算公式是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    KNN算法的实现步骤是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    常见的距离计算公式有哪些呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    有监督学习算法的特点是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    常见的关联规则有哪些呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    常见的聚类算法有哪些呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    关联规则分析方法是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    KNN的优缺点分别是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    KNN的实现伪码是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    分类算法有什么作用呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    分类是经典的有监督学习的算法,它是什么呀?

  • 提交了问题 2022-03-31

    有监督学习是什么呀?

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  • 回答了问题 2022-04-06

    分类算法的应用有哪些呀?

    分类算法的应用有很多,比如银行风险评估、客户类别分类、文本检索和搜索引擎分类、用于安全领域等。
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  • 回答了问题 2022-04-06

    分类算法按原理分类分为哪几点呀?

    1.基于统计的:如贝叶斯分类 2.基于规则的:如决策树算法 3.基于神经网络的:神经网络算法 4.基于距离的:KNN(K最邻近)
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  • 回答了问题 2022-04-06

    分类算法的常用评估指标是什么呀?

    1.精确率:预测结果与实际结果的比例 2.召回率:预测结果中某类结果的正确覆盖率 3.F1-Score:统计量,综合评估分类模型,取值0-1之间
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  • 回答了问题 2022-04-06

    KNN是什么呀?

    KNN是分类算法中最简单的算法之一,如果在最近的k个样本中大多数都是某一类别,那么这个样本是这个类别,而且会有这个类别上的样本的特性。
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  • 回答了问题 2022-04-06

    有N个已知分类结果的样本点,对新纪录r使用KNN将其分类的步骤是什么呀?

    Step1:确定k值,确定计算距离的公式,比如欧氏距离 Step2:计算r和其他样本点之间的距离d,其中i属于(1,N) Step3:得到目前和r最接近的k个样本,作为KNN距的训练样本 Step4:将k个样本中最多归属类别的分类标签赋予新纪录r,分类结束
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  • 提交了问题 2022-04-05

    测试误差反映了什么呀?

  • 提交了问题 2022-04-05

    训练误差的大小是用来判断什么的呀?

  • 提交了问题 2022-04-05

    测试集的作用是什么呀?

  • 提交了问题 2022-04-05

    训练集是用来干什么的呀?

  • 提交了问题 2022-04-05

    每次运行的时候学习曲线都在变化,模型的效果时好时坏,这是为什么呢?

  • 提交了问题 2022-04-05

    在KNN算法中,如果选择的k值较大会是什么情况啊?

  • 提交了问题 2022-04-05

    如果在KNN算法中,选择的k值较小会出现什么情况啊?

  • 提交了问题 2022-04-04

    KNN算法中的”k“是一个什么参数?

  • 提交了问题 2022-04-04

    KNN算法在计算距离时,怎么针对不同的邻居指定不同的距离权重啊?

  • 提交了问题 2022-04-04

    KNN算法怎么判断哪个是新样本的标签类别啊?

  • 提交了问题 2022-04-04

    过拟合现象是什么啊?

  • 提交了问题 2022-04-04

    拟合度要怎么理解呀?

  • 提交了问题 2022-04-04

    使用决策树进行决策的过程是什么样的啊?

  • 提交了问题 2022-04-04

    决策树的每个叶节点有什么作用呀?

  • 提交了问题 2022-04-04

    决策树的每个分支代表什么呀?

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