机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测（SVM）
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机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1 KNN的介绍和应用1.1 KNN的介绍kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经....
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1. 实验室介绍1.1 实验环境1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1'1.2 朴素贝叶斯的介....
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测项目链接参考fork一下直接运行：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现....
机器学习算法: Logistic 回归 详解
动动发财的小手，点个赞吧！1. 导读逻辑回归是在因变量为二元时进行的回归分析。它用于描述数据并解释一个因二元变量与一个或多个名义、有序、区间或比率水平变量之间的关系。二元或二项式 Logistic 回归可以理解为处理其中因变量的观察结果只能是二元的场景的 Logistic 回归类型，即它只能有两种可能的类型。多项 Logistic 回归适用于结果可能具有两种以上可能类型（A 型、B 型和 C 型....
《python机器学习从入门到高级》之分类算法：下（含详细代码）
✨本文收录于《python机器学习从入门到高级》专栏，此专栏主要记录如何使用python实现机器学习模型，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏本专栏主要从==代码角度==介绍如何使用python实现机器学习算法,想要了解具体机器学习理论....
《python机器学习从入门到高级》分类算法实现：上（含详细代码）
《python机器学习从入门到高级》分类算法：（上）✨本文收录于《python机器学习从入门到高级》专栏，此专栏主要记录如何使用python实现机器学习模型，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏本专栏主要从==代码角度==介绍如何使用p....
modelscope的palm模型，对联生成模型训练的src_text通过什么算法确定？
modelscope, 对联生成模型训练的src_text通过什么算法确定？ 给的训练集只有若干个对联，这些对联对应的是训练集中的tgt_text, 在pipeline时，用户需要输入词语，才会生成tgt_text, 那src_text是一定要有的吧，通过什么算法确定？官方文档什么都没提，能说明一下吗？
modelscope, 对联生成模型训练的src_text通过什么算法确定？
给的训练集只有若干个对联，这些对联对应的是训练集中的tgt_text, 在pipeline时，用户需要输入词语，才会生成tgt_text, 那src_text是一定要有的吧，通过什么算法确定？官方文档什么都没提，能说明一下吗？
m基于机器学习MLP的OFDM信道估计误码率matlab仿真,对比LS和MMSE两种信道估计算法
1.算法描述 信道估计器是接收机一个很重要的组成部分。在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结构。 **在实际设计中，导频信息的选择和最佳估计器的设计通常...
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