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十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法
在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們有一組帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，其中包含了輸入和輸出的對應(yīng)關(guān)系。我們的目標(biāo)是通過訓(xùn)練模型，使其能夠根據(jù)輸入預(yù)測正確的輸出。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸和支持向量機(jī)(SVM)等。
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Tensorflow如何安裝?tensorflow如何實(shí)現(xiàn)線性回歸操作?
本文將帶來tensorflow的安裝教程，并對tensorflow實(shí)現(xiàn)簡單線性回歸的具體做法予以探討。
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如何通過冪律法則對比特幣的價(jià)格進(jìn)行建模
隨著加密貨幣的日益普及，它的未來價(jià)格一直是投機(jī)的主題。一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家如Nouriel Roubini預(yù)測比特幣價(jià)格未來五年內(nèi)歸零，而 John McAfee則預(yù)測2020年底每個(gè)比特幣價(jià)格將達(dá)到1
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你了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸嗎
機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸是一種來源于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)。然而，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的迅速興起，因?yàn)榫€性（多層感知器）層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行回歸，線性回歸的使用也日益激增。 這種回歸通常是
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機(jī)器學(xué)習(xí)需要具備哪一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
今天我們分享的內(nèi)容，主要是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)。 一、機(jī)器學(xué)習(xí)會用到哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 第一部分，我們先來看一看機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)。我們可以先引用一個(gè)專家的定義。這個(gè)專家是
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機(jī)器學(xué)習(xí)可以準(zhǔn)確的預(yù)測股市？
自從股市誕生，人們就一直在與這套系統(tǒng)博弈，并試圖戰(zhàn)勝市場。 多年來，人們嘗試了數(shù)千項(xiàng)理論和實(shí)驗(yàn)，但沒有一項(xiàng)能夠長久地在股票市場奏效。 這些理論考慮了許多因素，如公司基本
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一種提高DSP的ADC精度的方法
本文此提出一種采用最小二乘法和線性回歸校正DSP的ADC模塊的方法，實(shí)驗(yàn)證明此方法可以大大提高轉(zhuǎn)化精度，有效彌補(bǔ)了DSP中AD轉(zhuǎn)化精度不高的缺陷。此方法硬件電路簡單，成本代價(jià)較低，具有很高的推廣和利用價(jià)值。
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微陣列加速度傳感器的設(shè)計(jì)理論
建立引信系統(tǒng)環(huán)境識別(如多向加速度)與參數(shù)估計(jì)的多維信息處理理論產(chǎn)生新的引信原理是當(dāng)前重要的研究方向。如對硬目標(biāo)的侵徹或貫穿裝甲所使用的巡航導(dǎo)彈、激光制導(dǎo)炸彈等，都存在多向加速度的探測問題。因此大量程的
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如何提高DSP的ADC精度
摘要：數(shù)字信號處理器TMS320F2812的片上ADC模塊的轉(zhuǎn)化結(jié)果往往存在較大誤差,最大誤差甚至?xí)哌_(dá)9%,如果這樣直接在實(shí)際工程中應(yīng)用ADC,必然造成控制精度降低。對此提出了一種改進(jìn)的校正方法,即用最小二乘和一元線性
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如何提高DSP的ADC精度
如何提高DSP的ADC精度
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一種提高DSP的ADC精度的方法
數(shù)字信號處理器TMS320F2812的片上ADC模塊的轉(zhuǎn)化結(jié)果往往存在較大誤差，最大誤差甚至?xí)哌_(dá)9％，如果這樣直接在實(shí)際工程中應(yīng)用ADC，必然造成控制精度降低。對此提出了一種改進(jìn)的校正方法，即用最小二乘和一元線性回歸的思想，精確擬合出ADC的輸入／輸出特性曲線，并以此作為校正的基準(zhǔn)在DSP上進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)表明，此方法可以將誤差提高到1％以內(nèi)，適合于對控制要求較高的場合。
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分析師預(yù)計(jì)2011年全球芯片成長率僅2.3%
半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)分析師MikeCowan近日表示，根據(jù)他采用線性回歸分析統(tǒng)計(jì)模型(linearregressionanalysisstatisticalmodel)所做的最新預(yù)測，2011年全球芯片市場成長率僅有2.3%，是眾家預(yù)測數(shù)據(jù)中最低的一個(gè)；而最高的2011年半
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