常用的算法描述方式包括哪些

机器学习算法,线性回归和逻辑回归线性回归和逻辑回归是两种著名的机器学习算法,属于监督学习技术。由于这两种算法本质上都是受监督的,因此这些算法使用标记数据集来进行预测。但它们之间的主要区别在于它们的使用方式。线性回归用于解决回归问题,而逻辑回归用于解决分类问题。下面给出了两种算法的描述以后面会介绍。

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三星取得用于神经网络量化的专利,将通过使用熵约束的标量量化算法...授权公告号CN107967515B,申请日期为2017年8月。专利摘要显示,一种用于神经网络量化的方法和设备。描述了用于在深度神经网络中执行网络参数量化的设备和方法、系统和制造该设备的方法。其中一种方式是,通过使用熵约束的标量量化(ECSQ)迭代算法执行网络参数量化。本文还有呢?

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一汽解放申请车辆故障处置方式推送专利,提升新问题解决方案的查询...本发明公开一种车辆故障处置方式推送方法、设备和介质。该方法包括:根据历史车辆故障报修数据文本描述事件转换所得到的文本向量集合中任意两个历史车辆故障报修数据对应报修文本向量之间的第一余弦相似度确定第二余弦相似度;基于预设密度聚类算法对任意两个历史车辆故障后面会介绍。

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