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1、機器學習的改進如果訓練得到的參數在新的樣本上預測時產生巨大誤差，有以下改進方法： 1）、獲取更多的訓練樣本 2）、減少特徵集防止過擬合 3）、增加特徵集，如新的特徵或者增加多項式特徵 4）、增大正則化參數 5）、減少正則化參數 6）

2020-07-06 04:44:12

1.資本的價值構成是指（D） A、生產資料和勞動力之間的比例 B、機器設備和原材料之間的比例 C、固定資本和流動資本之間的比例 D、不變資本和可變資本之間的比例 2.因爲變質而賣不出去的商品有沒有價值，下列看法你認爲哪個是正

2020-07-06 04:44:12

製程工藝就是製造處理器採用的工藝，這個數值不像頻率什麼的越大越好，而正好相反，這個數字越小說明這個工藝越先進。數字越小說明處理器集成電路的精細度越高，在同樣的單位面積的IC中可以有更多的電路，功耗越低，溫度也更低，芯片面積更小，處理器頻率

2019-07-30 02:21:34

FLOPS（floating-point operations per second）：每秒所執行的浮點運算次數一個MFLOPS（megaFLOPS）等於每秒一百萬（=10^6）次的浮點運算，一個GFLOPS（gigaFLOPS）等於

2019-07-30 02:21:33

講述如何使用更加系統性的方法，構建一個複雜的機器學習系統。 1、誤差分析構建一個機器學習算法的方法：問題的時候， a、從一個簡單的能快速實現的算法開始，實現該算法並用交叉驗證集數據測試這個算法。 b、通過畫出學習曲線，決定是增加更多

2018-12-23 18:56:35

1、機器學習的改進如果訓練得到的參數在新的樣本上預測時產生巨大誤差，有以下改進方法： 1）、獲取更多的訓練樣本 2）、減少特徵集防止過擬合 3）、增加特徵集，如新的特徵或者增加多項式特徵 4）、增大或者減少正則化參數 2、評估假設

2018-12-17 19:06:23

In this exercise, we will implement the backpropagation algorithm for neural networks and apply it to the task of h

2018-12-13 18:37:28

this exercise is to recognize hand-written digits(from 0 to 9). 1、Mutli-class Classification 1.1 Visualizing the data t

2018-12-07 18:58:15

Suppose m=4 students have taken some class,and the class had a midterm exam and a final exam. You have collected a data

2018-10-13 03:43:44

Android 中提供了scrollTo和fullScroll兩個方法可以用來做滾動到底部的操作。 1、fullScroll 顯示頂部： scrollView.fullScroll(ScrollView.FOCUS_UP);

2018-08-23 06:56:38

數據可視化，先要理解數據，再去掌握可視化的方法，這樣才能實現高效的數據可視化，下面是常見的數據類型，在設計時，你可能會遇到以下集中數據類型：量性：數據是可以計量的，所有的值都是數字離散型：數字類數據可能在有限範圍內取值。例如：辦公

2018-08-23 06:56:37

偶爾遇到當HTML元素高度變化時，HTML元素的高度剛好與父控件大小相同，但是又沒有超出父控件的邊緣，這時候，如果一個元素多了1px，那麼控件就會頻繁在滾動條顯示/隱藏間變動，使得網頁無緣無故的抖動，很是影響用戶體驗。可以使用以下CSS

2018-08-23 06:56:37

今天在寫js的時候，遇到一個奇怪的問題，明明兩個字符串相同，console打印出來也一樣，首尾都沒有空格，typeof的結果都是string。可是用a==b卻判斷爲不相等後來在網上查了資料，得知可能是字符串裏面有其他特殊字符，導致兩個字

2018-08-23 06:56:37

remodal是一個輕量級、扁平化、響應式模態窗口，可以監測瀏覽器的大小自適應的的窗口。使用聲明式狀態符號和哈希（Hash）跟蹤。所有現代的瀏覽器都支持。首先它是一個插件。下載之後解壓，dist中放了你要使用的css和js，exampl

2018-08-23 06:55:40