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深度学习的未来到底在哪里?
研究生学了深度学习还是一头雾水,我太难了
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请教一个关于概率和模型的问题
假如我设计了一个线性回归模型并且有95%的置信区间。这是否意味着有95%的概率,我的模型可以预测到我拟合的模型?
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为什么决策树会能被直观地展现出来,而深度神经网络不能?
决策树和深度神经网络都是非线性分类算法,它们都可以将一个空间用复杂的决策边界分开。那么为什么决策树会能被直观地展现出来,而深度神经网络不能?
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请教一个数据集的问题
假如你的数据集是线性可分的,并且你的算法会收敛。你还知道有限的计算资源导致的你的算法最大迭代次数。 你会选择梯度下降么?
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python中关于这中串接方法的方式是什么原理,有没有哪里可以看到?
plt.axes().get_xaxis().set_visible()
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