u011785964的博客

项目目标：Boston Public Schools Geo数据是来自于Boston地区的公共学校的数据，具体描述了学校的坐标，名字，类型等。基于此数据，我们可以学习一些基本的Python数据分析的方法。例如，研究学校的分布情况，类型统计等。数据集介绍:数据集的介绍如下，其中比较重要的字段有X，Y坐标，ADDRESS地址，ZIPCODE，School类型Data columns (to...

本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/dev_csdn/article/details/78426133 摘要：本文分析IBM Watson在技术架构上所面临的问题及解决办法，总结了人工智能平台在走向产品化需要面对的诸多挑战。最后提出了以云计算PaaS容器服务平台为基础，上层使用SaaS的服务架构来搭建企业级AI平台，是技术上可行也是较经济的一种解决方案。 前言20...

本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/cf2suds8x8f0v/article/details/78999172概要：今天我们就特别推荐达观数据的几个商业产品设计技术架构，希望对于广大技术有帮助。做任何一个商业产品设计，技术架构都是首先要考虑的，特别是面对海量数据的AI商业项目更是如此。今天我们就特别推荐达观数据的几个商业产品设计技术架构，希望对于广大技术有帮助。一...

本文转载自：https://blog.youkuaiyun.com/fuqiuai/article/details/79482487 数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法（超详细附代码）简介Adaboost算法是一种提升方法，将多个弱分类器，组合成强分类器。 AdaBoost，是英文”Adaptive Boosting“（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert S...

本文转载自https://www.cnblogs.com/wangkundentisy/p/7505487.html一. 简介首先来看百度百科对最小二乘法的介绍：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优...

本文转载自https://www.toutiao.com/i6432188985530909186/一文看懂25个神经网络模型引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理...

本文转载自https://blog.youkuaiyun.com/a819825294/article/details/53393837神经网络从原理到实现1.简单介绍在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的...

本文转载自http://holynull.leanote.com/post/Logistic-2Logistic回归算法本文介绍机器学习中的Logistic回归算法，我们使用这个算法来给数据进行分类。Logistic回归算法同样是需要通过样本空间学习的监督学习算法，并且适用于数值型和标称型数据，例如，我们需要根据输入数据的特征值（数值型）的大小来判断数据是某种分类或者不是某种分类。一、样...

本文转自https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.html首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；...

本文转自：http://www.aisharing.com/archives/90通过一个例子来介绍一下行为树的基本概念，会比较容易理解，看下图：这是我们为一个士兵定义的一颗行为树（可以先不管这些绿圈和红圈是干吗的），首先，可以看到这是一个树形结构的图，有根节点，有分支，而且子节点个数可以任意，然后有三个分支，分别是巡逻（Patrol），攻击（Attack），逃跑（Retreat），这...