发表评论取消回复
相关阅读
相关 线性回归算法-3.线性回归算法的衡量标准
线性回归算法的衡量标准 均方误差(Mean Squared Error) \\\[\\frac\{1\}\{m\}\\sum\_\{i=1\}^\{m\}(y\_
相关 深度学习基础损失函数/代价函数
![1598479-20190918171602796-1288739594.png][] 转载于:https://www.cnblogs.com/yunshangyu
相关 机器学习中各类算法的优缺点比较
1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树
相关 应用可用性衡量标准
对于互联网应用和企业大型应用而言,多数都尽可能地要求做到7\24小时不间断运行,而要做到完全的不间断运行可以说“难于上青天”。 为此,对应用的可用性程度一般衡量标准有三个9
相关 [机器学习]代价函数
在我们初中的函数表达式中 y=kx+b; ![70][] 因为我们的回归问题是一个假设; 这时候 hθ(x)就是我们的y ,θ0就是我们的b,θ1就是我们的k;
相关 机器学习各类算法的优缺点
目录 1.逻辑回归 2.支持向量机 3.决策树 4.KNN算法 5.朴素贝叶斯算法 6.随机森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoos
相关 机器学习中各类算法、代价函数、衡量标准
机器学习中各类算法、代价函数、衡量标准 本文是基于以下的系统环境,学习和测试机器学习中的各类算法: Windows 10 PyCharm --------
还没有评论,来说两句吧...