判斷題語音識(shí)別技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)物。
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由于分類是回歸的一種特殊情況,因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
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隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。
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選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個(gè)值,并選擇最小化失真度量的值。
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要將工作申請(qǐng)分為兩類,并使用密度估計(jì)來檢測離職申請(qǐng)人,我們可以使用生成分類器。
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無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。
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訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
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數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
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使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
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最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是,在某些情況下(例如,多項(xiàng)式分布),它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
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