Caid Blog | 卡伊德的后院

人工智能 Tensorflow基础篇_1

加法运算例子 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) sum = tf.add(a, b) with tf.Session as sess: sess.run(sum) 其中:sess.run() 是启动整个graph ses

2020-11-22 11:30:36 8 0 1

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人工智能决策树的个人理解

决策树所谓决策数，多个特征，对于每个特征进行评估，对于结果为True和False分别进行处理，处理完之后，在当前的处理结果的基础上，在评估其他特征，直至评估完成。特征的处理顺序选择 1. 信息增量熵：混乱程度信息熵：纯度信息增量：决策树的生成：如现有abc三个特征，其中a特征有三种分类：a1,a2,a3，

2020-09-08 11:22:28 64 0 1

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人工智能机器学习基础篇_2/2

开发流程原始数据 --> 数据特征工程（训练数据和测试数据） --> 选择合适的算法进行学习 --> 建立模型 --> 模型评估(测试数据) --> 判断模型是否合格 --> 模型应用（一般以API的形式提供）算法分类数据类型离散型：由记录不同类别个题的数目所得到的数据，又称

2020-08-26 01:03:59 69 2 0

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人工智能机器学习基础篇_1/2

概述机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。数据集的构成存储类型：文件格式（如csv）可用的数 scikit-learn Kaggle UCI 常用数据集数据的结构组成结构：特征值 + 目标值处理： pandas：一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具 sklearn

2020-08-20 23:49:39 78 0 2

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站点信息关于博主

代码学习之路时间过得好快，一转眼大学毕业了。由于能力有限，所就读的高校是双飞的名校，而是一个普通本科。但是，在我看来，学校只是提供学习条件的，它并不能决定什么，所以，我从来没有放弃努力。在大一期间，啥都不知道，只是计算机专业很火，所以就想着好好学，将来有个好生活。在慢慢的接触学校

2020-08-17 23:48:19 137 5 2

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项目实践高校教学辅助管理系统

概述本项目是通过IntelliJ IDEA开发工具开发的。在IntelliJ IDEA创建了Maven项目，之后再src目录下创建了SSM框架中各层需要的包，以及实体类、工具类的包目录。文件分析其中pojo包是实体类文件，controller包主要包含控制层中的文件，前端页面发出的请求都将由此类接收。业务层的处

2020-08-17 23:26:05 89 0 1

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人工智能 Pandas基础知识

常用数据类型 Series 一维，带标签数组用法： import pandas as pd # 法一 b = pd.Series([1,3,4,5,2,3,2], index=list("abcdefg")) # index指定索引值，与数组一一对应，b.dtype的值为int64 # 法二 a = {'name':

2020-08-17 21:33:22 73 0 0

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DataBase 5. MySQL编程基础

⽤户⾃定义变量⽤户⾃定义变量分为⽤户会话变量（以@开头）以及局部变量（不以@开头）。⽤户会话变量 MySQL客户机1定义了会话变量，会话期间，该会话变量⼀直有效；MySQL客户机2不能访问ySQL客户机1定义的会话变量；MySQL客户机1关闭或者MySQL客户机1与服务器断开连接后，MySQL客户机1定义的所有

2020-08-16 22:26:34 62 0 0

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