Cours Intermédiaire  11416

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17715

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11412

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：1. Introduction Dans cet article, nous apprendrons comment choisir le meilleur modèle entre plusieurs modèles avec des hyperparamètres variables, dans certains cas nous pouvons avoir plus de 50 modèles différents, savoir comment en choisir un est important pour obtenir le meilleur par

2024-09-25 commentaire 0  845

Introduction au cours：L'apprentissage automatique (ML) est une technologie puissante qui permet aux ordinateurs d'apprendre à faire des prédictions et des décisions sans être explicitement programmés. Dans tout projet ML, il est crucial de choisir le bon modèle ML pour la tâche spécifique. Cet article vous apprend à sélectionner correctement un modèle ML à travers les étapes suivantes : Définir le problème et les résultats attendus Avant de sélectionner un modèle d'apprentissage automatique, il est crucial de définir avec précision le problème et les résultats attendus, afin qu'un modèle approprié puisse être mieux adapté. . Pour définir votre problème, considérez ces trois points : Que souhaitez-vous prédire ou classer ? Quelles sont les données d’entrée ? Quelles sont les données de sortie ? Définir le problème et les résultats souhaités est une étape importante dans le processus de choix du bon modèle ML. Choisir les mesures de performance Une fois que vous avez défini le problème et les résultats souhaités, l'étape suivante consiste à choisir

2024-01-22 commentaire 0  700

Introduction au cours：Le problème de sélection de modèle en méta-apprentissage nécessite des exemples de code spécifiques. Le méta-apprentissage est une méthode d'apprentissage automatique et son objectif est d'améliorer la capacité d'apprendre par l'apprentissage. Une question importante dans le méta-apprentissage est la sélection du modèle, c'est-à-dire comment sélectionner automatiquement l'algorithme ou le modèle d'apprentissage le plus adapté à une tâche spécifique. Dans l’apprentissage automatique traditionnel, la sélection du modèle est généralement déterminée par l’expérience humaine et la connaissance du domaine. Cette approche est parfois inefficace et peut ne pas tirer pleinement parti de grandes quantités de données et de modèles. Par conséquent, l’émergence du méta-apprentissage offre une nouvelle approche du problème de sélection de modèles.

2023-10-09 commentaire 0  1470

Introduction au cours：1. Ouvrez d'abord le logiciel Blender et créez une scène composée de plusieurs modèles, comme indiqué sur la figure. 2. Ensuite dans la vue, sélectionnez le modèle à masquer et cliquez sur le bouton [Objet] dans la barre de menu. 3. Enfin, dans la liste du menu [Objet], ouvrez l'option [Afficher/Masquer] et sélectionnez [Masquer l'élément sélectionné] ; le modèle sélectionné sera masqué.

2024-04-07 commentaire 0  943

Introduction au cours：Cet article explique l'utilisation de LazyPredict pour créer des modèles ML simples. La caractéristique de la création de modèles d'apprentissage automatique par LazyPredict est qu'elle ne nécessite pas beaucoup de code et qu'en même temps, elle peut s'adapter à plusieurs modèles sans modifier les paramètres, sélectionnant ainsi le modèle le plus performant parmi de nombreux modèles. Résumé Cet article explique l'utilisation de LazyPredict pour créer des modèles ML simples. La caractéristique de la création de modèles d'apprentissage automatique par LazyPredict est qu'elle ne nécessite pas beaucoup de code et qu'en même temps, elle peut s'adapter à plusieurs modèles sans modifier les paramètres, sélectionnant ainsi le modèle le plus performant parmi de nombreux modèles. Cet article comprend les éléments suivants : Introduction Installation du module LazyPredict Implémentation de LazyPredict dans un modèle de classification

2023-04-06 commentaire 0  1534