×

宇瞻科技 比较 电脑

哪种电脑内存条比较好?机器学习一般常用的算法有哪些哪个平台学习机器算法比较好呢

admin admin 发表于2022-07-24 03:49:21 浏览119 评论0

抢沙发发表评论

第九篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第四章SOM神经网络聚类(上)》介绍了SOM神经网络简介,第十八篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十二章 人工神经网络算法》介绍了人工神经网络简介,第十二篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第六章 决策树分类算法概述》介绍了决策树分类模型简介,第十四篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第八章 C4.5决策树分类算法》介绍了C4.5分类算法介绍,第十三篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第七章 ID3决策树分类算法》介绍了ID3算法原理介绍,第十一篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第五章 贝叶斯分类算法》介绍了分类分析,第十篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第四章SOM神经网络聚类(下)》介绍了SOM网络的拓扑结构,第五篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第一章数据预处理(5)数据归约》介绍了数据归约的概念。

哪种电脑内存条比较好

高频内存条有挺多的,什么海盗船呀影驰呀芝奇呀都有自家的高频内存条,但是海盗船和芝奇的定价较高,并不是普通玩家能接受的范围,影驰的GAMER系列相对价格要优惠一丢丢,性能上没有什么实质性的差距,只是游戏测试时同频率不同品牌的内存影响不是很大,不同频率的内存倒是会改变游戏的性能。所以推荐的话当然是性基本较高的GAMER系列内存

机器学习一般常用的算法有哪些哪个平台学习机器算法比较好呢

作者曾经写过系列文章介绍机器学习和数据挖掘入门常用的算法,在这里给出简介,有需要的读者,可以到作者的主页查看具体的内容。

《常用数据挖掘算法从入门到精通》系列共21篇文章,主要向大家介绍了包括 K-means聚类,决策树分类, 人工神经网络以及支持向量机等10多种常用的数据挖掘算法理论和具体的案例

CONTENT

第一篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第一章数据预处理(1)数据预处理简介》

介绍了数据预处理的目的;常用的数据预处理方法;一般数据预处理流程。

第二篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第一章数据预处理(2)数据清理》

介绍了填充缺失值,光滑噪声数据的数据清理方法。

第三篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第一章数据预处理(3)数据集成》

介绍了数据集成的概念;数据集成的内容;模式集成和对象匹配,冗余数据的处理,数值冲突的检测和解决的数据集成方法。

第四篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第一章数据预处理(4)数据变换》

介绍了平滑/光滑处理,聚集操作,数据泛化,数据规范化,属性构造/特征构造的数据变换方法。

第五篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第一章数据预处理(5)数据归约》

介绍了数据归约的概念;数据立方体聚集,维归约,数据压缩,数值规约,直方图的数据规约方法。

第六篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第一章数据预处理(6)数据离散化和概念分层》

介绍了数据离散化和概念分层的概念;数值数据的离散化和概念分层建立的方法;分箱方法:一种简单的离散化技术,离散化:直方图方法,离散化:聚类分析方法的数据离散化和概念分层方法。

第七篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第二章 K-means聚类算法》

介绍了K-means聚类算法简介;相似度准则与聚类性能评价准则;K-means聚类算法原理和步骤;K-means聚类算法实例。

第八篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第三章 K-中心点聚类算法》

介绍了K-中心点聚类算法简介;K-中心点聚类算法原理;四种情况的代价函数;K-中心点聚类算法步骤;K-中心点聚类算法实例。

第九篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第四章SOM神经网络聚类(上)》

介绍了SOM神经网络简介;SOM神经网络的结构;相似性测量;竞争学习规则WTA(Winner-Take-All);竞争学习步骤。

第十篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第四章SOM神经网络聚类(下)》

介绍了SOM网络的拓扑结构;SOM网的权值调整域;SOM网络的运行原理;SOM网络的算法流程;SOM网络算法实例;SOM神经网络聚类算法的简单理解。

第十一篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第五章 贝叶斯分类算法》

介绍了分类分析;贝叶斯概率—主观概率;概率基础知识;Bayes 决策理论;贝叶斯分类案例。

第十二篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第六章 决策树分类算法概述》

介绍了决策树分类模型简介;决策树的结构;决策树分类模型学习;分类特征选择;决策树的剪枝。

第十三篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第七章 ID3决策树分类算法》

介绍了ID3算法原理介绍;熵和信息增益;ID3算法的信息增益算法;ID3算法实例分析。

第十四篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第八章 C4.5决策树分类算法》

介绍了C4.5分类算法介绍;信息增益比(Information Gain Ratio);对连续型属性的处理;对样本缺失值的处理;C4.5算法步骤;C4.5算法实例分析。

第十五篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第九章 CART决策树分类算法》

介绍了CART算法简介(Classification And Regression Tree);Gini指数;对缺失值和连续属性的处理;CART决策树的算法步骤;CART算法实例分析。

第十六篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十章 支持向量机理论基础》

介绍了统计学习理论;经验风险和结构风险;函数集的VC维。

第十七篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十一章 支持向量机算法》

介绍了结构风险最小化(Structural Risk Minimization,SRM);分类问题的数学表示;分类问题的学习方法;线性可分情形:最大间隔原理;近似线性可分情形;线性不可分情形;核函数K(xi,xj)。-比较

第十八篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十二章 人工神经网络算法》

介绍了人工神经网络简介;人工神经元模型;神经网络模型的三个要素;前馈(forward)神经网络;BP神经网络模型;BP神经网络训练的两个阶段;BP神经网络参数设定;BP网络的正向传递过程;BP网络的反向传播过程;BP神经网络的算法步骤。-电脑

第十九篇:《数据挖掘算法之关联规则挖掘Apriori算法详细过程》

介绍了关联规则挖掘的概念;关联规则的种类;支持度与置信度;频繁项集;Apriori定理;Apriori算法关联规则挖掘详细过程。

第二十篇:《数据挖掘技术之回归分析超全总结,常见回归模型介绍及应用场景》

介绍了回归分析介绍;简单线性回归;简单多项式回归;多元线性回归;多元多项式回归;多变量回归;Logistic逻辑回归;Poison泊松回归;Cox比例风险回归。

第二十一篇:《数据挖掘关键技术、步骤与算法发展历史,超全总结!》

介绍了数据挖掘关键技术;数据挖掘主要步骤;数据挖掘发展历史及各阶段的主要算法简介;未来发展。

有哪些比较好用的电脑游戏盒子

盒子游戏各自有各自的特点,以下是几种游戏盒子的介绍:

1、【360游戏盒子】

360游戏盒子是360公司官方最新推出的一个提供单机游戏、网络游戏、网页游戏、在线小游戏、棋牌竞技游戏等游戏客户端。

2、【新快游戏盒子】

新快游戏盒子是一款非常给力的游戏盒子,它为用户提供了最新最热的单机游戏一键下载安装,并且用户可以轻松的管理已经下载完成的游戏与正在下载的游戏,支持设定下载完成后自动关机,并且还为用户提供了丰富的网络游戏与丰富的网页游戏开服表查看,支持用户在“我的游戏”中查看最近玩过和自己下载了的游戏。-比较

支持用户自定义分组管理已经下载完成了的游戏,并且支持用户智能设定下载模式,支持用户在下载优先、智能上网、自定义限速之间进行切换,非常方便。

3、【腾讯游戏盒子】

腾讯游戏盒子是由腾讯自主研发的一款网页游戏辅助工具,提供帐号多开、防掉线、智能加速等功能,腾讯游戏盒子具有占用空间小,运行速度快,挂机不掉线,游戏更流畅等特点。腾讯游戏盒子是专为网页用户打造的游戏辅助工具。-电脑

4、【2344游戏盒子】

2344游戏盒子是目前国内最受欢迎的一个在线小游戏网站之一,是最大最全的小游戏仓库,内含数万款热门在线小游戏,每日更新最新的好玩游戏,让您享受丰富多彩的游戏世界。

5、【快玩游戏盒】

快玩游戏盒是电脑里的全能游戏机,它基于独特的P2P技术,彻底颠覆了普通客户端游戏“下载、解压、安装、启动”的模式,实现了所有游戏“即点即玩”效果,绿色快捷,自动更新,大大降低了玩家对大型客户端游戏下载和使用的门槛。-比较

游戏内置90000多款游戏,快玩游戏用户选择好自己喜欢的游戏后,通常只需要加载几秒到十几分钟即可开始游戏。