陪你颠沛流离

逐步回归算法监督式学习算法的任务是拟合多个特征与标签的关系，在实际应用中，所收集的数据中，所有的特征可能并不是都与标签有关联。模型中如果包含与标签无关联的特征，不仅会增加数据规模和计算量，还会影响模型对标签的预测效果。因此特征选择是监督式学习算法的一个重要组成部分。逐步回归是一个贪心算法。它的运行效率较高，但也因为其是贪心算法，有时会做出次优的最优选择。向前逐步回归算法向前逐步回归算法是最...

RANSAC算法在机器学习中，训练数据可能会出现异常数据，部分异常数据在线性回归模型中，将会影响线性回归的拟合效果，误导模型的预测。而RANSAC算法是能够排除异常数据干扰的一种回归算法。英文名称：Random Sample Consensus,“随机采样一致”,这是一个基于线性回归思想的算法。代码实现（演示）# RANSAC算法是能够排除异常数据干扰的一个回归算法import numpy...

简易问答机器人服务器import socketimport threadingdicta ={'你好':'你好','我爱你':'我也爱你','郭睿':'I LOVE YOU'} #问答字典class RobotServer(): def __init__(self, ip = '10.0.14.138' ,poin = 8080, connecSize = 100): ...