1．从网络的交换功能进行分类。常用的交换方法有：①电路交换；②报文交换：②分组交换；④混合交换（混合交换是指在一个数据网中同时采用电路交换和分组交换）。2．从网络的作用范围进行分类从网络的作用范围分类，可以分为：①局域网；②广域网；③城域网。广城网WAN(Wide Area Network)的作用范围通常为几十到几千公里。广域网有时也称为远程网(Long haul network)。
局域网LA
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2023-08-02 18:22:41
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传统机器学习分类
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机器学习是人工智能领域的一个重要分支，通过训练模型从数据中提取知识和规律，实现自动化的决策和预测。传统机器学习分类算法是指那些在深度学习兴起之前被广泛使用的算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。本文将介绍几种常见的传统机器学习分类算法，并给出相应的代码示例。
1. 逻辑回归
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逻辑回归是一种广义线性模型，
原创
2023-07-15 07:58:07
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# 传统机器学习算法分类和深度学习算法分类
## 一、流程概述
为了帮助你理解传统机器学习算法分类和深度学习算法分类的整个流程，我将使用一个表格来展示每个步骤的概述。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 模型应用 |
下面我们将逐步介绍每个
原创
2023-08-17 11:06:13
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# 传统机器学习分类方法的步骤
在构建一个机器学习分类模型的过程中，我们通常会遵循一个标准的流程。对于刚入行的小白来说，理解这个流程是非常重要的。本文将介绍机器学习分类的传统步骤，并用代码示例来帮助你更好地理解每一步。
## 流程概述
下面是构建分类模型的基本步骤流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据收集
数据收集 --> 数据预处理
原创
2024-08-24 05:05:47
65阅读
## 传统机器学习流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍传统机器学习的流程，并提供每一步需要做的事情以及相应的代码示例。
### 1. 数据准备
在机器学习过程中，数据的准备是非常重要的一步。首先，我们需要收集合适的数据集，并将其进行预处理，确保数据的质量和一致性。这包括数据清洗、特征选择和数据转换等操作。
```python
# 数据清洗
clean_data = data.dro
原创
2023-07-22 03:11:13
50阅读
带你搞懂什么是机器学习？机器学习介绍什么是机器学习：机器学习应用案例：机器学习程序开发流程：1. 获取数据：2. 清洗数据：3. 训练模型：4. 测试模型：5. 投入使用：开发环境：Scikit-Learn库介绍：历史由来：特点主要功能：官方文档： 机器学习介绍什么是机器学习：机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，
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2023-08-26 01:30:31
130阅读
文本分类问题Pipeline 基本上机器学习和深度学习对于文本分类的pipeline都是上图这个流程。区别：机器学习提取的是具体特征，如TF-IDF，BOW深度学习提取的是抽象特征，如词向量传统的分类器在NLP竞赛中都不太好用了，所以基本现在都用深度学习。 最重要的两个步骤： 1.数据转化为信息，即文本表示工作，可以理解为词向量训练 2.信息转化为知识，即做好分类器，可以理解为模型设计文本表示工作
## 传统机器学习分类器和深度学习的区别与相似之处
在机器学习领域，传统机器学习分类器和深度学习是两种常见的方法。它们分别有各自的特点和应用场景，但也有一些相似之处。
### 传统机器学习分类器
传统机器学习分类器是指基于一些传统的算法来进行学习和分类的方法，如支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Decision Tree）、K近邻（K-Neares
原创
2024-05-13 03:35:40
221阅读
# 传统的机器学习实现流程
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下传统的机器学习实现的整体流程：
```mermaid
erDiagram
理解问题 --> 数据采集
数据采集 --> 数据预处理
数据预处理 --> 特征工程
特征工程 --> 模型选择
模型选择 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
模型评估 --> 预测
原创
2024-06-30 06:02:13
46阅读
机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
430阅读
# 传统机器学习流程及代码实现指南
## 传统机器学习流程
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据预处理]
B --> C[特征工程]
C --> D[选择模型]
D --> E[模型训练]
E --> F[模型评估]
F --> G[模型调优]
G --> H[模型部署]
```
## 数据收
原创
2024-04-20 06:31:08
94阅读
本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例，并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比。
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原创
2021-11-30 11:04:59
2986阅读
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一.知识介绍二分是一种十分优秀的思想，他可以帮助我们每次把问题规模减半，直到找到正确答案位置，在很多时候，他可以帮我们节约很多时间，在说二分答案之前先简单介绍一下二分查找问题，这是一个非常基本的二分问题，如果你要找这个序列中的一个数，那么先将他排序，然后设置起点为left终点为right，每一次循环先算出mid如果mid小于目标则将left移动至mid+1如果mid大于等于目标则让right=mi
时序约束和时序分析，在FPGA设计当中，是相当重要的基本功。但是市面上的教材、资料都相当的枯燥，不易理解，而且内容不多（最多就一章），不能写成一本书。于是，笔者尝试用通俗易懂的文字来解释这部分的内容。1、什么是时序？时序是指时间的先后顺序。在绝大多数的数字电路当中，都是依靠时钟来驱动各种电路工作的。时钟就像个领导一样，告诉各种电路，在什么时刻做什么事情。做的事情也是有先后顺序的，如果你不按常规出牌
# 机器学习神经网络分类 Python 实现
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用 Python 实现机器学习神经网络分类。下面是整个实现流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤一：数据预处理 | 对数据进行清洗和准备 |
| 步骤二：模型训练 | 构建神经网络模型并进行训练 |
| 步骤三：模型评估 | 使用测试数据评估模型性能 |
| 步
原创
2024-01-17 07:21:44
51阅读
1. Supervised Learning 监督学习：通过已标注的数据，来判断已有的数据 2. Unsupervised Learning 无监督学习：通过判断的数据的关键特征，来自动分类 应用： 图像分析 计算机视觉 语言分析 生物监测 机器控制 经验科学 智能健康 过程： 建模，训练数据集，提
原创
2022-03-08 11:46:14
63阅读
1. 朴素贝叶斯 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，基本思想如下： （1） 已知类条件概率密度参数表达式和先验概率 （2） 利用贝叶斯公式转换成后验概率 （3） 根据后验概率大小进行决策分类。 贝叶斯概率研究的是条件概率，也就是研究的场景是在带有某些前提条件下，或者在某些背景条件的约束下发生的概率问
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原创
2022-12-13 09:26:27
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原创
2021-06-10 17:05:00
152阅读
监督学习（Supervised Learni...
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2020-04-01 00:53:00
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原创
2022-03-02 10:09:56
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