Kurs Grundschule  5404

Kurseinführung：2023-9-14 晚 20:00-22:00 视频号+本站同步直播！

Kurs Dazwischenliegend  4386

Kurseinführung：Fiddler是一个HTTP的调试代理，以代理服务器的方式，监听系统的Http网络数据流动，Fiddler可以也可以让你检查所有的HTTP通讯，设置断点，以及Fiddle所有的“进出”的数据。Fiddler还包含一个简单却功能强大的基于JScript .NET事件脚本子系统，它可以支持众多的HTTP调试任务。

Kurs Dazwischenliegend  11005

Kurseinführung：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。

Kurs Fortschrittlich  17074

Kurseinführung：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。

Kurseinführung：1. Einführung In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie aus mehreren Modellen mit unterschiedlichen Hyperparametern das beste Modell auswählen. In einigen Fällen können wir über mehr als 50 verschiedene Modelle verfügen. Es ist wichtig zu wissen, wie Sie eines auswählen, um das Beste pro Modell zu erhalten

2024-09-25 Kommentar 0  795

Kurseinführung：Maschinelles Lernen (ML) ist eine leistungsstarke Technologie, die es Computern ermöglicht, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. In jedem ML-Projekt ist die Auswahl des richtigen ML-Modells für die spezifische Aufgabe von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe der folgenden Schritte ein ML-Modell richtig auswählen: Definieren Sie das Problem und die erwarteten Ergebnisse. Bevor Sie ein Modell für maschinelles Lernen auswählen, ist es wichtig, das Problem und die erwarteten Ergebnisse genau zu definieren, damit ein geeignetes Modell besser angepasst werden kann . Um Ihr Problem zu definieren, berücksichtigen Sie diese drei Punkte: Was möchten Sie vorhersagen oder klassifizieren? Was sind die Eingabedaten? Was sind die Ausgabedaten? Die Definition des Problems und der gewünschten Ergebnisse ist ein wichtiger Schritt bei der Auswahl des richtigen ML-Modells. Auswählen von Leistungsmetriken Nachdem Sie das Problem und die gewünschten Ergebnisse definiert haben, besteht der nächste Schritt in der Auswahl

2024-01-22 Kommentar 0  650

Kurseinführung：Das Modellauswahlproblem beim Meta-Learning erfordert spezifische Codebeispiele. Meta-Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens und ihr Ziel besteht darin, die Fähigkeit zu verbessern, sich selbst durch Lernen zu lernen. Ein wichtiges Thema beim Meta-Lernen ist die Modellauswahl, also die Frage, wie automatisch der Lernalgorithmus oder das Lernmodell ausgewählt wird, das für eine bestimmte Aufgabe am besten geeignet ist. Beim traditionellen maschinellen Lernen wird die Modellauswahl normalerweise durch menschliche Erfahrung und Domänenwissen bestimmt. Dieser Ansatz ist manchmal ineffizient und nutzt möglicherweise nicht den vollen Nutzen aus großen Daten- und Modellmengen. Daher bietet das Aufkommen des Meta-Lernens einen neuen Ansatz für das Modellauswahlproblem.

2023-10-09 Kommentar 0  1402

Kurseinführung：1. Öffnen Sie zunächst die Blender-Software und erstellen Sie eine Szene, die aus mehreren Modellen besteht, wie in der Abbildung gezeigt. 2. Wählen Sie dann in der Ansicht das auszublendende Modell aus und klicken Sie in der Menüleiste auf die Schaltfläche [Objekt]. 3. Öffnen Sie schließlich in der Menüliste [Objekt] die Option [Anzeigen/Ausblenden] und wählen Sie [Ausgewähltes Element ausblenden]; das ausgewählte Modell wird ausgeblendet.

2024-04-07 Kommentar 0  878

Kurseinführung：So führen Sie Best Practices und Algorithmenauswahl zur Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und Modellbewertung in Python durch. Einführung: Im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse sind die Überprüfung der Zuverlässigkeit von Daten und die Bewertung der Leistung des Modells sehr wichtige Aufgaben. Durch die Überprüfung der Zuverlässigkeit der Daten können Qualität und Genauigkeit der Daten garantiert und so die Vorhersagekraft des Modells verbessert werden. Die Modellbewertung hilft uns, die besten Modelle auszuwählen und ihre Leistung zu bestimmen. In diesem Artikel werden Best Practices und Algorithmusoptionen für die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und die Modellbewertung in Python vorgestellt

2023-10-27 Kommentar 0  884