scala spray 概念性內容的總結
spray 是基於 akka 的輕量級 scala 庫，可用於編寫 REST API 服務。了解 spray 的 DSL 后可以在很短的時間內寫出一個 REST API 服務，它的部署並不需要 tom ...
原文：機器學習概念性內容整理
機器學習的定義 專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。 機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標准。 機器學習是一門人工智能的科學，該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。 對於某類任務T和性能度量P，如果一個計算機程序在T上以P衡量的性能隨着經驗E而自我完善，那么我們稱這個 ...
2017-10-15 15:34 0 1459 推薦指數：
相關推薦
MyBatis概念性面試題整理匯總
MyBatis概念性面試題整理匯總 MyBatis常見的概念性面試題 一、概念性填空題 1、#{}和$ {}的區別是什么？#{}是_____，${}是_____。 2、四個核心接口是（）用於執行CRUD操作、（）處理SQL的參數、（）處理返回結果集、（）用於執行SQL語句 ...
機器學習整理
黑塞矩陣是由目標函數 在點X處的二階偏導數組成的 階對稱矩陣 數據科學家需要了解的45個回歸問題測試題（附答案） 1.L1與L2區別？L1為啥具有稀疏性？ L1是向量各元素的絕對值之和，L2是向量各元素的平方和 l1求導（弱導數）后，在x=0附近其系數相比l2的導數2x大，導致 ...
機器學習基本概念
1. 機器學習的定義 [Mitchell, 1997]對機器學習給出了一個形式化的定義：假設用P來評估計算機程序在某任務類T上的性能，若一個程序通過利用經驗E在T中任務上獲得了性能改善，則我們就說關於T和P，該程序對E進行了學習。 2. 機器學習的基本概念 特征向量（feature ...
機器學習基本概念
Machine Learning：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class ...
機器學習的基本概念
目錄 機器學習定義 基本概念 機器學習之常見應用框架 機器學習、數據分析、數據挖掘區別與聯系 機器學習分類【重要】 機器學習開發流程【重要】 機器學習之商業場景 一、機器學習定義 Machine Learning ...
機器學習（二）概念學習
一.概念 概念學習：是指從有關某個布爾函數的輸入輸出訓練樣例中推斷出該布爾函數。 二.概念學習任務 任何概念學習任務能被描述為：實例的集合、實例集合上的目標函數、候選假設的集合以及訓練樣例的集合。 EnjoySport概念學習任務 已知： 實例集X ...
從機器學習到深度學習資料整理
從機器學習到深度學習資料整理 在過去的大半年中，博主一直在進行人工智能相關知識的自學。由於人工智能最近兩年的火熱，從網上能夠找到非常多的資料，包括：MOOC、博客等，博主也花費了很多的時間從眾多的資源中找到了一條“從入門到進階”的學習之路。在此，博主根據自己的學習體驗，將所用到的資料匯總 ...