开发者如何快速搭建自己的电商App?

面向电商购物场景,HMS Core提供了创新的电商解决方案,帮助应用快速获客、提升转化率,实现业务增长。为了帮助开发者了解如何在电商购物类应用中集成HMS Core的各项能力,HMS Core开发了电商Demo App,在这个Demo中你可以体验到HMS Core为电商行业提供的解决方案,并可以在此

8月22日 10:00
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大神十年编程经验,200篇详细教程,教你从零到一学Python(万字总结之机器学习篇)

本文介绍回归模型的原理知识,包括线性回归、多项式回归和逻辑回归,并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。基础文章,希望对您有所帮助。欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Pyt

7月21日 22:41
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测试数据科学家进行机器学习的40个问题

机器学习是近来最受欢迎的技能之一。我们组织了各种技能测试,以便数据科学家可以检查自己的这些关键技能。这些测试包括机器学习,深度学习,时间序列问题和概率。本文将为机器学习技能测试提供解决方案。如果你错过了上述任何一项技能测试,仍然可以通过下面的链接查看问题和答案。

2020年9月25日 23:34
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【机器学习】算法原理详细推导与实现(七):决策树算法

在之前的文章中,对于介绍的分类算法有逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法,这类算法都是二分类的分类器,但是往往只实际问题中yy不仅仅只有{0,1}{0,1},当出现一个新的类别y=2y=2时,之前的分类器就不太适用,这里就要介绍一个叫做决策树的新算法,该算法对于多个目标的离散特征往往有比较好的分类效果,用以

2020年8月23日 08:40
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【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法

之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章节介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法。

2020年8月23日 08:39
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【机器学习】算法原理详细推导与实现(五):支持向量机(下)

上一章节介绍了支持向量机的生成和求解方式,能够根据训练集依次得出ωω、bb的计算方式,但是如何求解需要用到核函数,将在这一章详细推导实现。

2020年8月23日 08:38
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【机器学习】算法原理详细推导与实现(四):支持向量机(上)

在之前的文章中,包括线性回归和逻辑回归,都是以线性分界线进行分割划分种类的。而本次介绍一种很强的分类器【支持向量机】,它适用于线性和非线性分界线的分类方法。

2020年8月23日 08:37
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【机器学习】算法原理详细推导与实现(三):朴素贝叶斯

在上一篇算法中,逻辑回归作为一种二分类的分类器,一般的回归模型也是是判别模型,也就根据特征值来求结果概率。形式化表示为 p(y|x;θ)p(y|x;θ),在参数 θθ 确定的情况下,

2020年8月23日 08:38
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【机器学习】算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归

在上一篇算法中,线性回归实际上是 连续型 的结果,即 y∈Ry∈R ,而逻辑回归的 yy 是离散型,只能取两个值 y∈{0,1}y∈{0,1},这可以用来处理一些分类的问题。

2020年8月23日 00:26
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【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归

今天我们这里要讲第一个有监督学习算法,他可以用于一个回归任务,这个算法叫做 线性回归

2020年8月23日 00:23
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