Kurs Fortschrittlich  9684

Kurseinführung：„Ausführliches Beispiel für die Bild-Upload-Funktion für die PHP-Entwicklung“ führt in die Entwicklung der Bild-Upload-Funktion ein.

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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17699

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurseinführung：Mit zunehmender Reife von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen beginnen immer mehr Unternehmen und Entwickler, der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen Aufmerksamkeit zu schenken, in der Hoffnung, daraus einen größeren Geschäftswert zu ziehen. Kann PHP als eine in der Web- und Unternehmensanwendungsentwicklung weit verbreitete Programmiersprache Algorithmen für maschinelles Lernen implementieren? Die Antwort ist ja. Einführung in Algorithmen für maschinelles Lernen Bevor wir die Verwendung von PHP zur Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen vorstellen, wollen wir zunächst die Algorithmen für maschinelles Lernen verstehen. Maschinelles Lernen (kurz ML) ist etwas Menschliches

2023-05-11 Kommentar 0  2105

Kurseinführung：Maschinelles Lernen ist eine Methode, mit der Computer aus Daten lernen können, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Es verwendet Algorithmen, um Muster in Daten zu analysieren und zu interpretieren und dann ohne menschliches Eingreifen Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Um das Konzept des maschinellen Lernens zu verstehen, müssen grundlegende Konzepte wie Algorithmen, Training, Modelle und Koeffizienten beherrscht werden. Durch maschinelles Lernen können Computer aus großen Datenmengen lernen, um ihre Leistung und Genauigkeit zu verbessern. Diese Methode ist in vielen Bereichen weit verbreitet, beispielsweise in der Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Datenanalyse. Die Beherrschung der Kenntnisse des maschinellen Lernens wird uns mehr Chancen und Herausforderungen bieten. Algorithmus Ein Algorithmus beim maschinellen Lernen ist eine Reihe von Anweisungen oder Verfahren, die zur Lösung eines Problems oder zur Erreichung einer bestimmten Aufgabe verwendet werden. Es handelt sich um einen schrittweisen Prozess, der dabei hilft, die Erwartungen zu erfüllen

2024-01-22 Kommentar 0  868

Kurseinführung：Übersetzer |. Rezensiert von Zhu Xianzhong |. Entscheidungsbäume im maschinellen Lernen. Moderne Algorithmen für maschinelles Lernen verändern unser tägliches Leben. Große Sprachmodelle wie BERT unterstützen beispielsweise die Google-Suche und GPT-3 unterstützt viele Hochsprachenanwendungen. Andererseits ist die Entwicklung komplexer Algorithmen für maschinelles Lernen heute viel einfacher als je zuvor. Unabhängig davon, wie komplex die Algorithmen für maschinelles Lernen sind, fallen sie alle in eine der folgenden Lernkategorien: Überwachtes Lernen Unüberwachtes Lernen Halbüberwachtes Lernen Verstärkungslernen Tatsächlich sind Entscheidungsbäume einer der ältesten überwachten Algorithmen für maschinelles Lernen breites Spektrum realer Probleme. Untersuchungen zeigen, dass die früheste Erfindung des Entscheidungsbaumalgorithmus auf das Jahr 1963 zurückgeht. Als nächstes lass mich

2023-04-11 Kommentar 0  1086

Kurseinführung：1. Was ist maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, wie Menschen zu lernen und zu denken. Algorithmen für maschinelles Lernen können Muster aus Daten lernen und diese Muster nutzen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. 2. Grundprinzipien des maschinellen Lernens Das Grundprinzip von Algorithmen für maschinelles Lernen besteht darin, ein Modell anhand von Daten zu trainieren und das trainierte Modell dann zum Treffen von Vorhersagen oder Entscheidungen zu verwenden. Daten sind die Eingabe für den Algorithmus für maschinelles Lernen und das Modell ist die Ausgabe des Algorithmus für maschinelles Lernen. importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#Daten laden data=pd.read_cs

2024-02-19 Kommentar 0  930

Kurseinführung：Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz. Die Forschung zur künstlichen Intelligenz folgt einem natürlichen und klaren Weg von der Konzentration auf „Argumentation“ über die Konzentration auf „Wissen“ bis hin zum „Lernen“. Offensichtlich ist maschinelles Lernen eine Möglichkeit, künstliche Intelligenz zu realisieren, das heißt, maschinelles Lernen als Mittel zur Lösung von Problemen in der künstlichen Intelligenz zu nutzen. In den letzten 30 Jahren hat sich maschinelles Lernen zu einem interdisziplinären Fach mit mehreren Bereichen entwickelt, das Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Näherungstheorie, Konvexanalyse, rechnerische Komplexitätstheorie und andere Disziplinen umfasst. Die Theorie des maschinellen Lernens umfasst hauptsächlich den Entwurf und die Analyse von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, automatisch zu „lernen“. Algorithmen für maschinelles Lernen sind eine Art von Algorithmen, die Daten automatisch analysieren und Muster daraus ermitteln und diese Muster verwenden, um unbekannte Daten vorherzusagen. Da Lernalgorithmen viel statistische Theorie beinhalten,

2024-03-15 Kommentar 0  702