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十大經(jīng)典機器學習方法
在監(jiān)督學習中，我們有一組帶有標簽的數(shù)據(jù)，其中包含了輸入和輸出的對應關系。我們的目標是通過訓練模型，使其能夠根據(jù)輸入預測正確的輸出。常見的監(jiān)督學習算法包括線性回歸、邏輯回歸和支持向量機(SVM)等。
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Tensorflow如何安裝?tensorflow如何實現(xiàn)線性回歸操作?
本文將帶來tensorflow的安裝教程，并對tensorflow實現(xiàn)簡單線性回歸的具體做法予以探討。
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如何通過冪律法則對比特幣的價格進行建模
隨著加密貨幣的日益普及，它的未來價格一直是投機的主題。一些經(jīng)濟學家如Nouriel Roubini預測比特幣價格未來五年內(nèi)歸零，而 John McAfee則預測2020年底每個比特幣價格將達到1
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你了解機器學習中的線性回歸嗎
機器學習中的線性回歸是一種來源于經(jīng)典統(tǒng)計學的有監(jiān)督學習技術(shù)。然而，隨著機器學習和深度學習的迅速興起，因為線性（多層感知器）層的神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行回歸，線性回歸的使用也日益激增。 這種回歸通常是
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機器學習需要具備哪一些數(shù)學基礎
今天我們分享的內(nèi)容，主要是關于機器學習中的基礎數(shù)學。 一、機器學習會用到哪些數(shù)學基礎 第一部分，我們先來看一看機器學習需要哪些數(shù)學的基礎。我們可以先引用一個專家的定義。這個專家是
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機器學習可以準確的預測股市？
自從股市誕生，人們就一直在與這套系統(tǒng)博弈，并試圖戰(zhàn)勝市場。 多年來，人們嘗試了數(shù)千項理論和實驗，但沒有一項能夠長久地在股票市場奏效。 這些理論考慮了許多因素，如公司基本
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一種提高DSP的ADC精度的方法
本文此提出一種采用最小二乘法和線性回歸校正DSP的ADC模塊的方法，實驗證明此方法可以大大提高轉(zhuǎn)化精度，有效彌補了DSP中AD轉(zhuǎn)化精度不高的缺陷。此方法硬件電路簡單，成本代價較低，具有很高的推廣和利用價值。
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微陣列加速度傳感器的設計理論
建立引信系統(tǒng)環(huán)境識別(如多向加速度)與參數(shù)估計的多維信息處理理論產(chǎn)生新的引信原理是當前重要的研究方向。如對硬目標的侵徹或貫穿裝甲所使用的巡航導彈、激光制導炸彈等，都存在多向加速度的探測問題。因此大量程的
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如何提高DSP的ADC精度
摘要：數(shù)字信號處理器TMS320F2812的片上ADC模塊的轉(zhuǎn)化結(jié)果往往存在較大誤差,最大誤差甚至會高達9%,如果這樣直接在實際工程中應用ADC,必然造成控制精度降低。對此提出了一種改進的校正方法,即用最小二乘和一元線性
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如何提高DSP的ADC精度
如何提高DSP的ADC精度
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一種提高DSP的ADC精度的方法
數(shù)字信號處理器TMS320F2812的片上ADC模塊的轉(zhuǎn)化結(jié)果往往存在較大誤差，最大誤差甚至會高達9％，如果這樣直接在實際工程中應用ADC，必然造成控制精度降低。對此提出了一種改進的校正方法，即用最小二乘和一元線性回歸的思想，精確擬合出ADC的輸入／輸出特性曲線，并以此作為校正的基準在DSP上進行了驗證，實驗表明，此方法可以將誤差提高到1％以內(nèi)，適合于對控制要求較高的場合。
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分析師預計2011年全球芯片成長率僅2.3%
半導體產(chǎn)業(yè)分析師MikeCowan近日表示，根據(jù)他采用線性回歸分析統(tǒng)計模型(linearregressionanalysisstatisticalmodel)所做的最新預測，2011年全球芯片市場成長率僅有2.3%，是眾家預測數(shù)據(jù)中最低的一個；而最高的2011年半
