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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 17086
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。
2021-01-30 11:02:35 0 0 1048
Künstliche Intelligenz – Python, maschinelles Lernen, medizinische Daten, wie man lernt
2017-06-12 09:25:45 0 1 1037
2017-06-23 09:14:51 0 1 1312
Erfahren Sie, wie Sie eine große Anzahl von Bibliotheken in thinkPHP verwenden
2017-08-09 17:06:04 0 1 1295
Kurseinführung：Der folgende Editor zeigt Ihnen eine einfache Test- und Verwendungsmethode der PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen php-ml. Der Herausgeber findet es ziemlich gut, deshalb teile ich es jetzt mit Ihnen und gebe es als Referenz. Folgen wir dem Herausgeber und werfen wir einen Blick darauf.
2018-05-15 Kommentar 0 6330
Kurseinführung：Dies ist eine sehr häufig verwendete Basisbibliothek, wenn wir die Python-Sprache für die Programmierung maschinellen Lernens verwenden. Dieser Artikel ist ein Einführungs-Tutorial für die Python-Bibliothek für maschinelles Lernen NumPy. Interessierte Freunde können gemeinsam lernen.
2018-04-19 Kommentar 0 2038
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 2029
Kurseinführung：PHP-Funktionen können auf maschinelles Lernen angewendet und für die Datenvorverarbeitung (array_map, in_array) und Algorithmen für maschinelles Lernen (logistic_regression, svm in der PHP-ML-Bibliothek) verwendet werden, was dazu beitragen kann, den maschinellen Lernprozess zu vereinfachen und die Schwierigkeiten beim Einstieg zu verringern.
2024-05-02 Kommentar 0 804
Kurseinführung：Übersetzer |. Bewertet von Bugatti |. Derzeit gibt es keine Standardpraktiken für die Erstellung und Verwaltung von Anwendungen für maschinelles Lernen. Projekte für maschinelles Lernen sind schlecht organisiert, nicht wiederholbar und scheitern auf lange Sicht tendenziell. Daher benötigen wir einen Prozess, der uns dabei hilft, Qualität, Nachhaltigkeit, Robustheit und Kostenmanagement während des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens aufrechtzuerhalten. Abbildung 1. Lebenszyklusprozess für die Entwicklung maschinellen Lernens Der branchenübergreifende Standardprozess für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen unter Verwendung von Qualitätssicherungsmethoden (CRISP-ML(Q)) ist eine aktualisierte Version von CRISP-DM, um die Qualität von Produkten für maschinelles Lernen sicherzustellen. CRISP-ML(Q) besteht aus sechs separaten Phasen: 1. Geschäfts- und Datenverständnis, 2. Datenvorbereitung und 3. Modell
2023-04-08 Kommentar 0 1231
