关于我们 iWork FAQ 资源收集 授权方式 关于我们 iWork 介绍： iWork是一个为经常用到网络的人员（主要为IT人员）提供便捷的网站。给用户提供便捷的链接管理，常用工具箱，学习路线、学习资料等。 FAQ Q: 我新增/修改了个人链接，没有在画面看到？A: 需要你点“同步”按钮。 （详细步骤，可以查看 我的链接 ） ...

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一、k 近邻算法 1.1 k 值选择 1.2 距离度量 1.3 决策规则 1.3.1 分类决策规则 1.3.2 回归决策规则 1.4 k 近邻算法 一、k 近邻算法 近邻法（k-Nearest Neighbor:kNN ）是一种基本的分类与回归方法。 分类问题：对新的样本，根据其 个最近邻的训练样本的类别，通过多数表决等方式进行...

20200601 修订 20200405 修订 20200112 修订 20191201 修订 20190928 修订 20190825 修订 20190802 修订 数学基础 统计学习 深度学习 工具 CRF lightgbm xgboost scikit-learn spark numpy scipy matplotli...

练习 47：bc 挑战练习 研究性学习 练习 47：bc 原文：Exercise 47: bc 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 你应该热身并准备处理这个新项目。我通常假设，你将在一两天内的 2~3 小时的会话中完成这些项目，但你通常可以尽可能多地实现这些项目。 这个项目是，使用第五...

一、Golang学习 二、GoFrame学习 王中阳的学习专栏 狐狸大佬学习专栏 基础教程-快速入门 实战教程-登录篇 开发工具链 正则表达式 代码地址 一、Golang学习 基本介绍，安装部署，运行第一个程序及基础介绍，开发工具介绍，go module ，基础语法，常用数据结构，函数介绍，指针，结构体，接口，错误处理，协程，通道，通道...

二、过拟合、欠拟合 2.1 模型容量 2.2 缓解过拟合 2.3 缓解欠拟合 二、过拟合、欠拟合 当使用机器学习算法时，决定机器学习算法效果的两个因素：降低训练误差、缩小训练误差和测试误差的差距。 这两个因素对应着机器学习中的两个主要挑战：欠拟合和过拟合。 过拟合overfitting ：选择的模型包含的参数过多，以至于该模型对于已知数...

流水线组件的选择：任务简单性 流水线组件的选择：任务简单性 除了数据可用性之外，你还应该考虑流水线组件选择的第二个因素：独立的组件使得任务简单了多少？你应该尽可能地选择那些易于构建或学习的独立流水线组件，但对一个组件而言， “易于” 学习指的是什么呢？ 考虑下面列出的机器学习任务，它们的难度逐级递增： 分类判断某张图片是否过度曝光（就像上面...

StepDecay StepDecay class paddle.optimizer.lr.StepDecay ( learning_rate, step_size, gamma=0.1, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码] 该接口提供一种学习率按指定 间隔 轮数衰减的策略。 衰减过程可以参考以下代码：...

以太网交换 集线器 二层交换 以太网交换机 MAC地址学习 以太网络 总结 下一步 以太网交换 我们知道，通过 以太网协议 通讯的计算机需要通过网线连接到一起。那么，如何将多根网线连接在一起呢？ 集线器 最简单的方式是将所有网线接到一个集线器( Hub )，如下图： 集线器 集线器内部构造很简单，可以理解成只是把所有网线连...