例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容之主成分分析(PCA)数据降维又称维数约简，就是降低数据的维度。其方法有很多种，从不同角度入手可以有不同的分类，主要分类方法有：根据数据的特性可以划分为线性降维和非线性降维，根据是否考虑和利用数据的监督信息可以划分为无监督降维、有监督降维和半监督降维，根据保持数据的结构可以分为全局

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容之決策樹。决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容之主成分分析(PCA)数据降维又称维数约简，就是降低数据的维度。其方法有很多种，从不同角度入手可以有不同的分类，主要分类方法有：根据数据的特性可以划分为线性降维和非线性降维，根据是否考虑和利用数据的监督信息可以划分为无监督降维、有监督降维和半监督降维，根据保持数据的结构可以分为全局

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容之異常檢測。在数据挖掘中，异常检测（英语：anomaly detection）对不匹配预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。 通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。在假设数据集中大多数实例都是正

1.为什么要做页面静态化减少数据库查询次数。提升页面响应效率。2.什么是页面静态化将动态渲染生成的页面结果保存成html文件，放到静态文件服务器中。用户直接去静态服务器，访问处理好的静态html文件。3.页面静态化注意点用户相关数据不能静态化：用户名、购物车等不能静态化。动态变化的数据不能静态化：热销排行、新品推荐、分页排序数据等等。不能静态化的数据处理：可以在用户得到页面后，在页面中向后端发送A

问题描述使用协程弹出警告：DeprecationWarning: The explicit passing of coroutine objects to asyncio.wait() is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.11.await asyncio.wait(tasks)原因分析：从警告信

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容之異常檢測。在数据挖掘中，异常检测（英语：anomaly detection）对不匹配预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。 通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。在假设数据集中大多数实例都是正

在上一篇文章中用逻辑回归方法解决了一个考试预测问题，这次我们依然用逻辑回归方法来解决一个芯片质量预测问题，但本次实战和上一次有所不同，本次实战中运用了以函数的方式求解边界曲线并且描绘出完整的决策边界曲线。

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容之过拟合和欠拟合。对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树等特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，往往可以抵过大量的弱

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习中無監督學習的基础内容。机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。