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机器学习笔记（19）：特征选择与转换本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第19篇，介绍了数据前处理的方法—特征选择和特征转换。 为什么需要特征选择 特征选择...
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产品的持续交付与DevOps
概要：在产品交付的每个阶段，需要设计好每个阶段的环境、人员配置和决策卡点。其中，在每个决策上，为了保证质量和进度，需要对技术的可实现性和功能的友...
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机器学习笔记（18）：特征缩放本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第18篇，介绍了数据前处理的方法—特征缩放。 特征缩放（Feature Scaling...
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机器学习笔记（17）：聚类（2）
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第17篇，介绍了什么是聚类（2），介绍软聚类（高斯混合聚类模型）。 正态分布回顾软聚类...
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机器学习笔记（16）：聚类（1）本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第16篇，介绍了什么是聚类（1），介绍K-均值、单链路聚类和基于密度的聚类三种。 K-...
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机器学习笔记（15）：非监督学习与聚类本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第15篇，介绍了什么是非监督学习和聚类。 非监督学习非监督学习是机器学习的一种方法，而...
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机器学习笔记（14）：集成学习本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第14篇，介绍了监督学习中的集成学习。 什么是集成学习如果我们要对邮件进行判断，是否属...
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机器学习笔记（13）：贝叶斯学习（3）本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第12篇，介绍了监督学习中的贝叶斯学习模型（3）。 联合分布在现实生活中，我们会对关联...
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机器学习笔记（12）：贝叶斯学习（2）
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第12篇，介绍了监督学习中的贝叶斯学习模型（2）。 在贝叶斯学习模型（1）中，介绍了贝...