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标签 > 随机森林
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联结主义类模型是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。其基本单元是神经元,每个神经元接收来自其他神经元的输入,通过调整权重来改变输入对神经元的影响。...
二项logistic回归模型是一种分类模型,由条件概率分布P(Y|X)表示,形式为参数化的logistic分布。这里随机变量X取值为实数,随机变量Y取值...
本文中采用如图1所示的局域深度采样特征。其中蓝色点表示图像I中给定的像素x,以该像素为中心生成一个5*5的格点矩阵,红色的格点表示要进行深度采样的点。
相似度算法被用来衡量一对记录、节点、数据点或文本之间的相似性。这些算法可以基于两个数据点之间的距离(如欧氏距离)或文本的相似性(如Levenshtein算法)。
随机森林是一种监督式算法,使用由众多决策树组成的一种集成学习方法,输出是对问题最佳答案的共识。随机森林可用于分类或回归。
根据发表在《神经工程与康复杂志》上的研究结果,基于惯性测量单元(IMU)系统的时空步态测量,可以预测多发性硬化症(MS)患者的疲劳程度。
本次主题是随机森林,杰里米(讲师)提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。 Jeremy谈到的一些重要的事情是,数据科学...
几个月前,我在悉尼参加了一个会议。会上fast.ai向我介绍了一门在线机器学习课程,那时候我根本没注意。这周在Kaggle竞赛寻找提高分数的方法时,我又...
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