什么是PS-SMART二分类训练算法组件
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
什么是视频分类训练算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
ML之kNNC：基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测daiding
目录基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测设计思路输出结果核心代码 相关文章ML之kNNC：基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测ML之kNNC：基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测实现 基于iris莺尾花数据集(PCA....
ML之kNNC：基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测
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ML之kNNC：基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测daiding
设计思路输出结果(149, 5) 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setos.....
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PCA等降维算法真的能提升分类任务的性能吗？
对于深度学习中的图像处理任务来说，很多研究人员都会用到降维处理技术，比如主成分分析（PCA）、稀疏自动编码器（SAE）、随机邻近嵌入（SNE）等，每种降维方法都有各自的侧重点，根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在图像处理任务中，使用降维技术的原因主要有以下两个，一方面是通过降维能够降低计算复杂度，另外一方面受限于输入图像尺寸的大小，需要对其...
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