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    2. 摘要:1.1 推薦系統簡介 推薦系統是向用戶建議有用物品的軟件工具和技術。推薦技術實質上是收集各種有用數據,對用戶、物品以及上下文這樣的三元組進行打分,從而實現物品之間的對比,很方便的得到排序結果。具體怎樣的數據算是有用數據,不同的應用場景有不同的理解。比如對于電子商務場景來說,物品的描述、物品的屬性、用 閱讀全文
      posted @ 2021-03-02 21:40 scsn_dango 閱讀(265) 評論(0) 推薦(1) 編輯
      摘要:機器學習通俗來講指的是計算機程序通過經驗來提高某任務處理性能的一類技術。其形式化定義如下: 對于某類任務T和性能度量P,如果一個計算機程序在T上以P衡量的性能隨著經驗E而自我完善,那么我們稱這個計算機程序在從經驗E中進行學習。 一個機器學習方法需要包括三個要素,也稱為機器學習三要素:模型、學習準則、 閱讀全文
      posted @ 2021-03-01 20:44 scsn_dango 閱讀(131) 評論(0) 推薦(0) 編輯
      摘要:強化學習算法 scsn_dango [TOC] 第一部分: RL 基本概念介紹 RL 定義 ? 在中文維基百科中,強化學習被定義為機器學習中的一個領域,強調如何基于環境而行動,以取得最大化的預期收益 "wikipedia" 。Richard S. Sutton and Andrew G. Barto 閱讀全文
      posted @ 2019-01-25 15:50 scsn_dango 閱讀(12110) 評論(0) 推薦(1) 編輯
      摘要:感知機算法 [TOC] 簡介 感知機算法是最簡單最基礎的機器學習算法,可以用于處理最簡單的二分類任務,并且模型和學習算法都十分簡單。感知機1957年由Rosenblatt提出,是神經網絡與支持向量機的基礎。 感知機模型 感知機是二類分類的線性分類模型,其輸入為實例的特征向量,輸出為實例的類別,取+1 閱讀全文
      posted @ 2019-01-07 21:41 scsn_dango 閱讀(1360) 評論(0) 推薦(0) 編輯
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