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4. 【Falsch positive und falsch negative Probensammlung] qvm-Engine Falsch positive und falsch negative Probensammlung Spezialbeitrag qvm ist eine selbstlernende Engine für künstliche Intelligenz. Aufgrund der Einschränkungen beim Lernen von Stichproben kann es bei einer kleinen Anzahl von Dateien zu falsch-positiven und falsch-negativen Ergebnissen kommen. Um das Produkt besser zu verbessern, ist jeder herzlich eingeladen, falsch positive und falsch negative Ergebnisse einzureichen, 22. Feb. 2021. Die chinesische Version des Dolphin-Emulators ist einer der effektivsten Wii- und Gamecube-Emulatoren, sodass Sie Spiele in einem genießen können High-Definition-Umgebung. Es verfügt über Controller-Unterstützung, Anti-Aliasing und anisotrope Filterung, Memory Viewer und Dumper, WAD-Unterstützung, Speicherkarten-Manager und Action-Replay-Simulator. Im Hauptkonfigurationsmenü können Sie Dual-Core-Unterstützung, Cheating und Idle Skip aktivieren, 29. Okt. 2019. Die neueste Version von „Wii Emulator Dolphin“ v5., produziert von „Dolphin“, ermöglicht es Spielern, klassische Spiele auf der Wii am Computer zu spielen. Spieler, die die Klassiker noch einmal erleben möchten, sollten es sich nicht entgehen lassen, herzlich willkommen zum Herunterladen und Verwenden Es! Dieser Simulator unterstützt nur 64-Bit Xu Tong. 9. Vorhersageprobleme beim maschinellen Lernen werden normalerweise in zwei Kategorien unterteilt: Regression und Klassifizierung. Einfach ausgedrückt geht es bei der Regression um die Vorhersage von Werten, während es bei der Klassifizierung um die Kennzeichnung und Klassifizierung von Daten geht. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie mit Python eine grundlegende Datenanpassung durchführen und den Fehler der Anpassungsergebnisse analysieren. In diesem Beispiel wird eine quadratische Funktion plus zufälliger Störung verwendet, um 500 Punkte zu generieren, und dann wird versucht, die Daten mit Polynomen der 1., 2. und 100. Potenz anzupassen. 21. Apr. 2024. fitobject, fit x,y, z,fitType Erstellt eine Oberflächenanpassung an die Vektoren x, y und z in den Daten. . fitobject, fit x,y,fitType,fitOptions Erstellt eine Anpassung an die Daten mithilfe der vom fitOptions-Objekt angegebenen Algorithmusoptionen. . fitobject, fit x,y,fitType,Name,Value Verwenden Sie das Bibliotheksmodell, um eine Datenanpassung zu erstellen, indem Sie eine oder mehrere zusätzliche Optionen verwenden, die für die Parameter angegeben werden..