大约有 3,000 项符合查询结果(耗时:0.0162秒) [XML]
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...必担心异常值或者数据是否线性可分(举个例子,决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端,类别B在中间,然后类别A又出现在特征维度x前端的情况)。它的一个缺点就是不支持在线学习,于是在新样本到来后,决策树...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注C++内核技术
...必担心异常值或者数据是否线性可分(举个例子,决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端,类别B在中间,然后类别A又出现在特征维度x前端的情况)。它的一个缺点就是不支持在线学习,于是在新样本到来后,决策树...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注C++内核技术
...必担心异常值或者数据是否线性可分(举个例子,决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端,类别B在中间,然后类别A又出现在特征维度x前端的情况)。它的一个缺点就是不支持在线学习,于是在新样本到来后,决策树...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注C++内核技术
...必担心异常值或者数据是否线性可分(举个例子,决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端,类别B在中间,然后类别A又出现在特征维度x前端的情况)。它的一个缺点就是不支持在线学习,于是在新样本到来后,决策树...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...必担心异常值或者数据是否线性可分(举个例子,决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端,类别B在中间,然后类别A又出现在特征维度x前端的情况)。它的一个缺点就是不支持在线学习,于是在新样本到来后,决策树...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...必担心异常值或者数据是否线性可分(举个例子,决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端,类别B在中间,然后类别A又出现在特征维度x前端的情况)。它的一个缺点就是不支持在线学习,于是在新样本到来后,决策树...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注C/C++及内核技术
...必担心异常值或者数据是否线性可分(举个例子,决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端,类别B在中间,然后类别A又出现在特征维度x前端的情况)。它的一个缺点就是不支持在线学习,于是在新样本到来后,决策树...
【PM干货】2015年阿里业务型PM笔试题 - 项目管理 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...动端,而是应该将用户使用场景与搜索行为模型以及地理位置等结合,为用户提供定制化的服务。三是移动端目前还不能提供非常深度的搜索,很多PC端的网页通过简单的转码并不能达到很好界面效果已响应用户的搜索请求和信...
解决:CTreeCtrl控件SetCheck无效的问题 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...择状态是一个常规的
做法,我就不打算修改这些代码的位置,而采用提前给它加载图标列表的方法。方法如下:
1、在资源中添加一个位图资源IDB_BITMAP1,尺寸拉伸成48*16。(长48,高16,共三个图标)
2、在位图上面画三...
线程访问窗口资源的问题 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...,GetDlgItem()等常用函数返回的都是临时对象,不能在程序中保存以在以后使用,而应该随用随取.注意MSDN中的说明:The returned pointer may be temporary and should not be stored for later use.
下面是断言源码:
void CWnd::AssertValid(...