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  • 人工智能一些術(shù)語(yǔ)總結(jié)

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  • 想入門人工智能田篇，有這些資料事半功倍

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    SPSS經(jīng)典線性回歸分析之二——逐步回歸分析

    逐步回歸分析 在實(shí)際問題中撩笆，首先碰到的問題是如何確定自變量。通常是根據(jù)所研究的問題缸浦，結(jié)合經(jīng)濟(jì)理論夕冲，羅列出對(duì)因變量可能有影響的一些因素作為自變量。 因此裂逐，我們需要挑選出對(duì)因變量...

  • mongoDB中聚合(aggregate)的具體使用

    最近在學(xué)習(xí)mongoDB的使用歹鱼，本文來介紹一下其中aggregate的具體使用 先來看一個(gè)分組的例子，本例中$group是一個(gè)管道操作符卜高，獲得的結(jié)果可以接著輸出到下一個(gè)管道弥姻，...

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    關(guān)于Mongodb4.0上目前遇到的所有坑，寫給自己也寫給各位看看

    由于自己最近在學(xué)習(xí)Scrapy框架的東西掺涛，考慮到要用什么數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行儲(chǔ)存庭敦，然后在網(wǎng)上翻了大量的文章去選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)，翻來翻去都說Mongodb比較好薪缆，然后這次就嘗試一下Mon...

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    Anaconda完全入門指南

    Anaconda 使用指南 參考文章: 致Python初學(xué)者：Anaconda入門使用指南 Anaconda使用總結(jié) 概述 很多學(xué)習(xí)python的初學(xué)者甚至學(xué)了有一段時(shí)間的人...

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    深入淺出--梯度下降法及其實(shí)現(xiàn)

    梯度下降的場(chǎng)景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學(xué)解釋梯度下降算法的實(shí)例梯度下降算法的實(shí)現(xiàn)Further reading 本文將從一個(gè)下山的場(chǎng)景開始拣帽，先提出梯度下降算法的基本思想疼电，進(jìn)而...

  • MongoDB服務(wù)的安裝與刪除

    服務(wù)的安裝： 在MongoDB的目錄下創(chuàng)建兩個(gè)文件夾 data和logs， 在通過cmd進(jìn)入bin目錄下减拭，執(zhí)行命令： mongod --dbpath "C:\Program ...

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    皮爾森相關(guān)系數(shù)（Pearson Correlation）

    皮爾森相關(guān)系數(shù)是一種最簡(jiǎn)單的反應(yīng)特征和響應(yīng)之間關(guān)系的方法蔽豺。 這個(gè)方法衡量的是變量之間的線性相關(guān)性。 結(jié)果的取值區(qū)間為[-1,1]峡谊。-1表示完全的負(fù)相關(guān)茫虽，+1表示完全的正相關(guān)刊苍，...

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    數(shù)據(jù)分析1-描述性統(tǒng)計(jì)分析

    描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)是用來概括、表述事物整體狀況以及事物間關(guān)聯(lián)濒析、類屬關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法正什。通過統(tǒng)計(jì)處理可以簡(jiǎn)潔地用幾個(gè)統(tǒng)計(jì)值來表示一組數(shù)據(jù)地集中性和離散型(波動(dòng)性大小)。 通過根據(jù)...

  • AIC和BIC準(zhǔn)則

    很多參數(shù)估計(jì)問題均采用似然函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)号杏，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)足夠多時(shí)婴氮，可以不斷提高模型精度，但是以提高模型復(fù)雜度為代價(jià)的盾致，同時(shí)帶來一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)中非常普遍的問題——過擬合主经。 所以，模...

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