C++,python,热爱算法和机器学习
全部博文(1214)
| 标题 | 阅读 | 评论 | 转发 | 发布日期 | |
|---|---|---|---|---|---|
| numpy sum axis详解 | 996 | 0 | 0 | 2019-03-05 | |
| 数据挖掘系列(2)--关联规则FpGrowth算法 | 1873 | 0 | 0 | 2018-09-18 | |
| 数据挖掘系列(1)关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 | 965 | 0 | 0 | 2018-08-31 | |
| 机器学习十八:支持向量机(LinearSVM) | 2483 | 0 | 0 | 2017-12-16 | |
| 机器学习之支持向量机 SVM 及代码示例 | 3239 | 0 | 0 | 2017-12-16 | |
| 简易解说拉格朗日对偶(Lagrange duality) | 1634 | 0 | 0 | 2017-12-16 | |
| 干货 | 从超平面到SVM(一) | 823 | 0 | 0 | 2017-12-16 | |
| 斯坦福笔记:支持向量机SVM(一) | 654 | 0 | 0 | 2017-12-16 | |
| 【整理】深入理解拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件 | 1982 | 0 | 0 | 2017-12-14 | |
| [机器学习] ML重要概念:梯度(Gradient)与梯度下降法(Gradient Descent) | 823 | 0 | 0 | 2017-12-14 | |
| 如何像一个机器学习老司机一样跟别人解释SVM算法? | 715 | 0 | 0 | 2017-12-14 | |
| 干货 | 从超平面到SVM(一) | 2074 | 0 | 0 | 2017-12-14 | |
| 深入理解拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件 | 654 | 0 | 0 | 2017-12-14 | |
| 线性可分 与线性不可分 | 1355 | 0 | 0 | 2017-12-13 | |
| 机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 | 1126 | 0 | 0 | 2017-12-13 | |
| 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数 | 1083 | 0 | 0 | 2017-12-13 | |
| kmeans聚类理论篇 | 1656 | 0 | 0 | 2015-12-01 | |
| 机器学习,推荐资料 | 773 | 0 | 0 | 2015-10-27 | |
| Apache Spark源码走读之1 -- Spark论文阅读笔记 | 1212 | 0 | 0 | 2015-10-23 | |
| Clustering of sparse data using python with scikit-learn | 1204 | 0 | 0 | 2015-10-09 |
chinaunix网友2009-10-12 16:19
你好,你在Google Code上放的sg2fcitx的mainme.c源代码我下载编译会出现段错误。请问你的编译环境是什么?GCC版本是多少? 谢谢。