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  5. 线性方程

当前主题:线性方程

从原理到代码,轻松深入逻辑回归模型!

【导语】学习逻辑回归模型,今天的内容轻松带你从0到100!阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写,从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开,既适合零基础读者快速入门,又适合有基础读者理解其核心技术;写作方式上避开了艰涩的数

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Coding and Paper Letter(七十)

资源整理。 1 Coding: 1.JupyterHub的流量模拟器。 hubtraf 2.前端面试手册。 front end interview handbook 3.Python学习课程。 learn python 4.从ArcGIS/ESRI格式中提取

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独家 | 一文读懂神经网络(附解读&案例)

作者:Matthew Stewart 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:车前子 校对:陈丹 本文的知识将提供一个强有力的基础,带你入门神经网络的性能,应用于深度学习应用。 “你的大脑并不产生思想。你的思想塑造了神经网络。”——Deepak Chopr

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秒懂“线性回归预测”

线性回归是机器学习中的概念,线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。 举个栗子: 商家卖鞋,可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y,来预估“定价与销量的关系”(y=ax+b),以辅助对鞋子进行最佳定价。 一、几个基本概念 回归

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如何降低疾病监测的漏诊比率?一种新的分类学习算法

小叽导读:在高风险分类(例如:高死亡率疾病监测、自动驾驶等场景)中控制假阳性率是非常重要的,由算法得出的结果将对个人产生巨大的影响。遗漏一名潜在病人的风险,远远高于误诊一名正常人。因此,我们希望在保证分类器假阳性率(即错误地将负样本分类为正样本的概率) 低于

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独家 | 一文读懂机器学习中的贝叶斯统计学

作者:Matthew Stewart, PhD Researcher 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:吴金笛 校对:丁楠雅 本文主要是向新手介绍贝叶斯方法并将其与频率方法进行比较。 你有没有问过自己,以前从未发生过的事件发生的概率是多少? 在本文中

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独家 | 11步转行数据科学家 (送给数据员/ MIS / BI分析师)

文章转载自公众号 数据派THU , 作者 Sunil Ray 来源:Analytics Vidhya 翻译:国相洁 校对:丁楠雅 本文约7100字,建议阅读10+分钟。 本文为从数据分析/数据仓库/商业智能跳转到数据科学家提供了学习路径。 数据科学作为一个专

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Coding and Paper Letter(六十九)

资源整理。 1 Coding: 1.基于Python和Matplotlib的日历热图。 calendar heatmap 2.这是一个独立的(Python / Flask)和基于Lambda的动态控件,用于S3托管的GeoTIFF。 它也是一组用于转码和以其

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线性方程相关问答

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线性同余方程的特点及求解是什么?

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