大约有 350 项符合查询结果(耗时:0.0093秒) [XML]

https://www.tsingfun.com/it/os... 

tcp加速技术解决方案 - 操作系统(内核) - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...设备 在峰值带宽的情况下,网络的配置是在高吞吐量和延时之间的权衡 网卡性能调优 cpu offload 对于大量小包为主cpu密集型场景,可以使用网卡的offload特性,减小cpu的负载,让网卡计算校验和,利用网卡来执行tcp分段, 将...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...rful enough to provide accurate models. 如果是小训练集,高偏差/方差的分类器(比如朴素贝叶斯)要比偏差/高方差的分类器(比如k最近邻)具有优势,因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大,偏差/高方差的分类器将开始...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...rful enough to provide accurate models. 如果是小训练集,高偏差/方差的分类器(比如朴素贝叶斯)要比偏差/高方差的分类器(比如k最近邻)具有优势,因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大,偏差/高方差的分类器将开始...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...rful enough to provide accurate models. 如果是小训练集,高偏差/方差的分类器(比如朴素贝叶斯)要比偏差/高方差的分类器(比如k最近邻)具有优势,因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大,偏差/高方差的分类器将开始...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...rful enough to provide accurate models. 如果是小训练集,高偏差/方差的分类器(比如朴素贝叶斯)要比偏差/高方差的分类器(比如k最近邻)具有优势,因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大,偏差/高方差的分类器将开始...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...rful enough to provide accurate models. 如果是小训练集,高偏差/方差的分类器(比如朴素贝叶斯)要比偏差/高方差的分类器(比如k最近邻)具有优势,因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大,偏差/高方差的分类器将开始...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...rful enough to provide accurate models. 如果是小训练集,高偏差/方差的分类器(比如朴素贝叶斯)要比偏差/高方差的分类器(比如k最近邻)具有优势,因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大,偏差/高方差的分类器将开始...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...rful enough to provide accurate models. 如果是小训练集,高偏差/方差的分类器(比如朴素贝叶斯)要比偏差/高方差的分类器(比如k最近邻)具有优势,因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大,偏差/高方差的分类器将开始...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...rful enough to provide accurate models. 如果是小训练集,高偏差/方差的分类器(比如朴素贝叶斯)要比偏差/高方差的分类器(比如k最近邻)具有优势,因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大,偏差/高方差的分类器将开始...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...rful enough to provide accurate models. 如果是小训练集,高偏差/方差的分类器(比如朴素贝叶斯)要比偏差/高方差的分类器(比如k最近邻)具有优势,因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大,偏差/高方差的分类器将开始...