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十大經典機器學習方法
在監(jiān)督學習中，我們有一組帶有標簽的數據，其中包含了輸入和輸出的對應關系。我們的目標是通過訓練模型，使其能夠根據輸入預測正確的輸出。常見的監(jiān)督學習算法包括線性回歸、邏輯回歸和支持向量機(SVM)等。
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Tensorflow如何安裝?tensorflow如何實現線性回歸操作?
本文將帶來tensorflow的安裝教程，并對tensorflow實現簡單線性回歸的具體做法予以探討。
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如何通過冪律法則對比特幣的價格進行建模
隨著加密貨幣的日益普及，它的未來價格一直是投機的主題。一些經濟學家如Nouriel Roubini預測比特幣價格未來五年內歸零，而 John McAfee則預測2020年底每個比特幣價格將達到1
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你了解機器學習中的線性回歸嗎
機器學習中的線性回歸是一種來源于經典統(tǒng)計學的有監(jiān)督學習技術。然而，隨著機器學習和深度學習的迅速興起，因為線性（多層感知器）層的神經網絡執(zhí)行回歸，線性回歸的使用也日益激增。 這種回歸通常是
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機器學習需要具備哪一些數學基礎
今天我們分享的內容，主要是關于機器學習中的基礎數學。 一、機器學習會用到哪些數學基礎 第一部分，我們先來看一看機器學習需要哪些數學的基礎。我們可以先引用一個專家的定義。這個專家是
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機器學習可以準確的預測股市？
自從股市誕生，人們就一直在與這套系統(tǒng)博弈，并試圖戰(zhàn)勝市場。 多年來，人們嘗試了數千項理論和實驗，但沒有一項能夠長久地在股票市場奏效。 這些理論考慮了許多因素，如公司基本
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一種提高DSP的ADC精度的方法
本文此提出一種采用最小二乘法和線性回歸校正DSP的ADC模塊的方法，實驗證明此方法可以大大提高轉化精度，有效彌補了DSP中AD轉化精度不高的缺陷。此方法硬件電路簡單，成本代價較低，具有很高的推廣和利用價值。
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微陣列加速度傳感器的設計理論
建立引信系統(tǒng)環(huán)境識別(如多向加速度)與參數估計的多維信息處理理論產生新的引信原理是當前重要的研究方向。如對硬目標的侵徹或貫穿裝甲所使用的巡航導彈、激光制導炸彈等，都存在多向加速度的探測問題。因此大量程的
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如何提高DSP的ADC精度
摘要：數字信號處理器TMS320F2812的片上ADC模塊的轉化結果往往存在較大誤差,最大誤差甚至會高達9%,如果這樣直接在實際工程中應用ADC,必然造成控制精度降低。對此提出了一種改進的校正方法,即用最小二乘和一元線性
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如何提高DSP的ADC精度
如何提高DSP的ADC精度
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一種提高DSP的ADC精度的方法
數字信號處理器TMS320F2812的片上ADC模塊的轉化結果往往存在較大誤差，最大誤差甚至會高達9％，如果這樣直接在實際工程中應用ADC，必然造成控制精度降低。對此提出了一種改進的校正方法，即用最小二乘和一元線性回歸的思想，精確擬合出ADC的輸入／輸出特性曲線，并以此作為校正的基準在DSP上進行了驗證，實驗表明，此方法可以將誤差提高到1％以內，適合于對控制要求較高的場合。
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分析師預計2011年全球芯片成長率僅2.3%
半導體產業(yè)分析師MikeCowan近日表示，根據他采用線性回歸分析統(tǒng)計模型(linearregressionanalysisstatisticalmodel)所做的最新預測，2011年全球芯片市場成長率僅有2.3%，是眾家預測數據中最低的一個；而最高的2011年半
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