step 1.首先我们要简化一下八数码问题,我们移动数字就是相当于移动空格。 这样我们就将问题简化为空格的移动,空格移动的状态只有4种:上、下、左、右。 step 2.然而在八数码问题中并不是每次空格的移动都有四种状态,我们要判断在当前位置也移动的状态才能移动, 我们还要去掉一种状态就是当前状态的父状态,因为如果...
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先从初始训练集训练出一个基学习器,再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注,然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器;如此重复进行,直至基学习器数目达到事先指定的值T,最终将这T个基学习器进行加权结合. Boosting是一种串行的工作机制,即个体学习器的...
图中为使用编码器—解码器将句子由英语翻译成法语。编码器和解码器分别为循环神经网络的图解。 一言以蔽之: Encoder:用来把你输入的序列进行编码表征,抽取出输入数据的特征,比如说背景变量c,以及各个隐状态 Decoder:把encoder编码得到的特征(背景变量,所有时间步的隐状态)作为输入的一部分,并根据这个特征表达+decoder...
核支持向量机(SVM)是可以推广到更复杂模型的扩展,这些模型无法被输入空间的超平面定义。 SVM可以同时用于分类和回归 1、线性模型与非线性特征 线性模型在低维空间中可能非常受限,因为线和平面的灵活性有限。有一种方法可以让线性模型变得更加灵活,就是添加更多的特征(添加输入特征的交互项或多项式)。
决策树是广泛用于分类和回归任务的模型。 它从一层层的if/else问题(尽可能少的问题)中进行学习,并得出结论 1、构造决策树 1)two_moons数据集 这是个二分类数据集(每个类别50个数据点),样本点在坐标图中的分布像两个半月牙,因此叫做two_moons 2)学习决策树,就是学习一系列的if/else问题(这些问题被叫做测试)...
多层索引是指在行或者列轴上有两个及以上级别的索引,一般表示一个数据的几个分项。 1、创建多层索引 1.1通过分组产生多层索引 1.2由序列创建 1.3由元组创建 1.4可迭代对象的笛卡尔积 1.5将DataFrame转为多层索引对象 2、多层索引操作 多层索引和单层索引一样,但在它也有一
其中,x[0]~x[p]表示单个数据点的特征(本例中特征有p+1个),w和b是学习模型的参数,y是预测结果。 👍 可以把预测的响应值看作是输入特征的加权求和,权重由w[]给出(可以是负值)。 用于回归的线性模型可以表示为:对单一特征的预测结果是一条直线,两个特征是一个平面,或者在更高维度时是一个超平面。
“规则学习” (rule learning)是从训练数据中学习出一组能用于对未见示例进行判别的规则。 解决冲突的办法称为“冲突消解”(conflict resolution).常用的冲突消解策略有投票法、排序法、元规则法等。 投票法是将判别相同的规则数最多的结果作为最终结果;