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机器学习中算法与模型的区别

机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。

  • 2021-04-18
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机器学习模型算法“知多少”？

众所周知，机器学习模型通常包括分类模型、回归模型、聚类模型、预测模型、关联挖掘模型等。它们分别用于解决不同的问题以及应用于不同的营销场景。今天，让我们就ML中最常见的分类模型进行一番剖析。 我们经常会听到数据分析初学者们提这样一个问题——究竟分类和回归的区别是什么？

  • 2021-04-18
  • 阅读938
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模型算法回归技术全解

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。

  • 2021-04-18
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组稀疏模型及其算法综述

稀疏性与组稀疏性在统计学信号处理和机器学习等领城中具有重要的应用。本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系，比较了不同组稀疏模型的变量选择能力，变量组选择能力、变量选择一致性和交量组选择一致性，总结了组稀疏模型的各类求解算法并指出了各算法的优点和不足，最后.本文对组稀疏视型未来的研究方向进行了探讨。

  • 2021-04-18
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无人驾驶行业现状分析，5G云代驾成为现实「图」

无人驾驶/自动驾驶是接受目的地指令后，通过传感系统自动感知道路环境，自动识别路面安全信息自动规划行车路线安全到达目的地的自动驾驶技术。2020年3月9日，工业和信息化部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，明确我国汽车自动驾驶由低到高可分为0-5级，分为应急辅助、部分驾驶辅助、组合驾驶辅助、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。其中，高度自动驾驶（4级）和完全自动驾驶（5级）由车辆完成所有的驾驶操作，无需驾驶员参与，都属于无人驾驶范畴。

  • 2021-04-18
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数字化安防系统

安全防而”是一个既古老而又现代的话题，它与人们的日常工作、生活息息相关。随着信息化与数字化时代的来临，一种新的安防技术一。 数字化安防”异军突起，近年来发展十分迅墅。“数字化安防”是相对传统安防而言的，它与采用数字化技术处理的传统安防也有所不同。以入侵防查报警系统。视频监控系统为代表的传统安防技术产品，从产生到现在。对维护社会公共安全起到了巨大的作用。但传统的安防技术产品也有其应用的局限性，如往往只能做到被动报警与事后分析，远远不能消足人们的面要等。

  • 2021-04-18
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三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法

对三维机动目标，尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点。通过二维或解棋模型扩展并不一定能满足精度要求，提出了一种基于常速模型，“当前”统计模型，带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法。通过对包括匀加速模型. Singer模型、当的”统计模型在内的不同模型组合进行MonteCarlo伤真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性，并具有报好的实用性

  • 2021-04-18
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射频前端芯片发展现状分析，5G建设的推进带动射频芯片的发展「图」

射频前端芯片负责频率合成、功率放大、信号在不同频率下的收发，包括射频功率放大器（PA）、射频低噪声放大器（LNA）、射频开关、滤波器、双工器等。目前射频前端芯片主要应用于手机和通讯模块市场、WiFi 路由器市场和通讯基站市场等。

  • 2021-04-18
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