文章目录1. 卷积神经网络的结构输入层卷积层激活层池化层全连接层2. 卷积在图像中有什么直观作用3. 卷积层有哪些基本参数？4. 卷积核有什么类型？5. 二维卷积与三维卷积有什么区别？二维卷积三维卷积6. 有哪些池化方法？池化原理池化类型7. 1*1卷积的作用？8. 卷积层和池化层有什么区别？9. 卷积核是否一定越大越好？10. 每层卷积是否只能用一种尺寸的卷积核？11. 怎样才能减少卷积层参数量

文章目录1. 简单介绍决策树算法2. 决策树和条件概率分布的关系？3. 信息增益比相对信息增益有什么好处？4. ID3算法—>C4.5算法—> CART算法5. 决策树的缺失值是怎么处理的6. 决策树的目标函数是什么？7. 决策树怎么处理连续性特征？8. 决策树怎么防止过拟合？9. 如果特征很多，决策树中最后没有用到的特征一定是无用吗？10.决策树的优缺点？11. 树形结构为什么不需要

Claude Code是由Anthropic公司开发的革命性AI编程助手，它将强大的Claude AI能力集成到命令行工具中，为开发者提供智能化的编程支持。本文将详细介绍如何在Windows、Linux和macOS三大平台上完整部署Claude Code。通过本文的详细指导，您已经掌握了在Windows、Linux和macOS三大平台上安装和配置Claude Code的完整方法。Claude Co

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文章目录1. 什么是集成学习算法？2. 集成学习主要有哪几种框架？3. 简单介绍一下bagging，常用bagging算法有哪些？4. 简单介绍一下boosting，常用boosting算法有哪些？5. boosting思想的数学表达式是什么？6. 简单介绍一下stacking，常用stacking算法有哪些？7. 你意识到你的模型受到低偏差和高方差问题的困扰，应该使用哪种算法来解决问题呢？为什么

文章目录1. 简单介绍随机森林2. 随机森林的随机性体现在哪里？3. 随机森林为什么不容易过拟合？4. 为什么不用全样本训练？5. 为什么要随机特征？6. RF与 GBDT 的区别？7. RF为什么比Bagging效率高？8. 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？9. 如何使用随

文章目录1. 什么是OneHotEncoder2. 为什么使用OneHotEncoder来处理离散型特征?3. 不需要使用OneHotEncoder来处理的情况4. scikit-learn 中 OneHotEncoder 解析1. 什么是OneHotEncoderOne-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码(每个特征值都是一个状态)，每个状态都由他独立..

Localhost：4040页面访问不了 是因为history server没开的问题 Spark history Server产生背景 以standalone运行模式为例，在运行Spark Application的时候，Spark会提供一个WEBUI列出应用程序的运行时信息；但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭，也就是说，Spark Applicatio...

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实验环境python 3.6matplotlib2.2.3条形图的绘制matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)1. left：x轴的位置序列，一般采用range函数产生一个序列，但是有时候可以是字符串2. height：y轴的数值序列，也就是...