例如 感知机 -site:csdn.net

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实验目的 众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人的立场等等。 情感分析在商品喜好、消费决策、舆情分析等场景中均有应用。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；同时还有助于企业分析商业伙伴们的态度，以便更好地进行商业决策。 学习对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 使用仪器、材料 环境：Python 3.12.4 (Anaconda3） 开发工具：Visual Studio Code 实验过程原始记…

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机器学习简介 机器学习概括 机器学习模型 有监督模型（单模型 线性模型 kmeans 决策树 神经网络 支持向量机） 无监督模型（聚类 降维） 概率模型 （EM MCMC 贝叶斯 ） 机器学习分类 监督学习 分类 回归 无监督学习 聚类 降维 机器学习的方法和流程 模型机器学习首先考虑使用什么模型 模型分为概率模型和非概率模型 概率模型：决策树 朴素贝叶斯 非概率模型：感知机 支持向量机 Kmeans 神经网络 按判别函数的线性与否分为 线性模型 和 非线性模型 线性模型 ：感知机 线性支持向量机 Kmeans 非线性模型 ： 核支持向量机 神经网络 损失函数 模型预测出来的 和真实的 有差距…

目标 架构 vue+ts 前端 #ProvinceCitySelector.vue <template> <div> <label>省份：</label> <select v-model="selectedProvince" @change="fetchCities"> <option value="">请选择</option> <option v-for="province in provinces" :key="province.id" :value="province.id"> {{ province.name }} </option…

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如何求齐次线性方程组通解 AX=0 这个强调熟能生巧，类似高中立体几何，难度没有，技巧较多，需要勤加练习 例1 化简为归一性排他性行阶梯矩阵：先化行阶梯矩阵，继续化简，使其满足归一性（每行第一个非零数为1）、排他性（从前往后阶梯处非1数全为0） 分析：几个未知数，几个有效约束？ 示例上述例题：五个未知数，有效约束方程，也即秩为2，所以自由变量为3个。 如何选取自由变量？一般选择非行阶梯处的数为自由变量，从上往下看，下面三个100 010 001 有效约束条件写在上面，注意移项思维，很好理解，原先未知数全在等式左侧，现在是解出通解的时候了，要把项移到右侧 例2 新的情况，我选取x1和x3为约束，…

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