1.stochastic :隨機 entroy:熵
2.gradient: 梯度 versus:與
3.intercept:截距
4.invscaling:反向縮放
5.squared_loss:平方損失
6.metrics:指標
7.regularization term:
8.regularization term:正則化項
9.solver:求解
10.externals 外部的
toarray:指定者
tf-idf:tf意思是詞頻(term frequency)，idf意思是逆文字頻率指數(inverse document frequency)。
csv （逗號分隔值檔案格式）comma-separated values，csv，有時也稱為字元分隔值
機器學習常見演算法
缺點 貝葉斯公式是乙個後驗概率公式 應用例項 中文的詞串分詞功能，如給 南京市長江大橋 分詞，有兩種可能性 貝葉斯影象識別 首先是視覺系統提取圖形的邊角特徵，然後使用這些特徵自底向上地啟用高層的抽象概念 比如是 e 還是 f 還是等號 然後使用乙個自頂向下的驗證來比較到底哪個概念最佳地解釋了觀察到的...
機器學習常見概念
最常見的兩種機器學習演算法 supervised learning 給演算法乙個資料集，其中包含 the right answer,即帶有標籤。演算法的目的進行 給出更多的正確答案 包括回歸問題 regression problem eg房價 設法 乙個連續值輸出 分類問題 classificati...
最常見的單詞
題目描述 給定乙個段落 paragraph 和乙個禁用單詞列表 banned 返回出現次數最多，同時不在禁用列表中的單詞。題目保證至少有乙個詞不在禁用列表中，而且答案唯一。禁用列表中的單詞用小寫字母表示，不含標點符號。段落中的單詞不區分大小寫。答案都是小寫字母。示例 輸入 paragraph bob...