这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【黑马程序员】机器学习。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
一、机器学习算法分类
1、监督学习：
（1）目标值是类别：分类问题
k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归
（2）目标值是连续型的数据：回归问题
线性回归、岭回归
2、非监督学习：
（1）没有目标值
聚类 k-means
二、机器学习开发流程
1、获取数据
2、数据处理
3、特征工程
4、机器学习算法训练 - 模型
5、模型评估
6、应用
1、可用数据集文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-723521.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-723521.html
到了这里，关于【黑马程序员】机器学习的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
![[学习笔记]黑马程序员python教程](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/723818-1.png)
1.9.1异常的捕获 1.9.1.1 为什么要捕获异常 1.9.1.2 捕获常规的异常 1.9.1.3 捕获指定的异常 e是接受异常信息的变量 1.9.1.4 捕获多个异常 1.9.1.5 捕获全部异常 1.9.1.6 异常的else 1.9.1.7 异常的finally 1.9.2 异常的传递 如果异常是在某一层产生，但是没有被catch，那么会继续往上层抛出，此
目录 30.springboot整合MyBatis-plus 32.SSM整合 38.MP中的条件查询 小知识：许多放在类前面的注解，比如@Mapper,@Service都是将该类定义成一个Bean，交给spring管理 39.Service模块 1.创建普通springboot项目，勾选Mysql 框架 2.在pom包里面导入mybatis-plus的坐标 3.把数据层的类继承BaseMapper这个接口
测试软件 jmeter 雪崩问题 个微服务往往依赖于多个其它微服务,服务提供者I发生了故障，依赖于当前服务的其它服务随着时间的推移形成级联失败 超时处理 设定超时时间，请求超过一定时间没有响应就返回错误信息 仓壁模式 限定每个业务能使用的线程数，避免耗尽整个tom
spring cloud spring cloud alibaba eureka-server 注册中心 eureka-client 客户端 每30s发送心跳 服务 服务消费者 服务提供者 依赖 启动类 添加注解 @EnableEurekaServer 配置文件 application.yml 依赖 配置文件 application.yml 添加注解 @LoadBlanced 修改url 自定义负载均衡策略 1、定义新的IRule,将轮询策略（
博主 默语带您 Go to New World. ✍ 个人主页—— 默语 的博客👦🏻 《java 面试题大全》 🍩惟余辈才疏学浅，临摹之作或有不妥之处，还请读者海涵指正。☕🍭 《MYSQL从入门到精通》数据库是开发者必会基础之一~ 🪁 吾期望此文有资助于尔，即使粗浅难及深广，亦备添少许微薄
command [-options] [parameter] command：命令本身 -options：[可选,非必填]命令的一些选项,可以通过选项控制命令的行为细节 parameter：[可选,非必填]命令的参数,多数用于命令的指向目标等 示例: ls -l /home/itheima ls是命令本身，-l是选项， /home/itheima是参数意思是以列表的形式，显示/home
ChatGPT 近期炙手可热，仿佛没有什么问题是它不能解决的。出于对 ChatGPT 的好奇，我们决定探索下它对于前端开发人员来讲，是作为辅助工具多一些， 还是主力工具更多一些？ 我们就挑选一个著名的递归回溯问题——“八皇后”，看看 ChatGPT 的表现如何。 首先，我们先
目录 一、深度学习算法和模型 二、计算机视觉和自然语言处理 三、数据处理和管理
目录 什么是大模型？ 大模型时代下程序员的职业前景 大模型时代下程序员的职业机会
![[学习笔记]黑马程序员-Hadoop入门视频教程](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/648432-1.png)
黑马程序员大数据Hadoop入门视频教程，适合零基础自学的大数据Hadoop教程 学习目标 1.理解大数据基本概念 2.掌握数据分析基本步骤 3.理解分布式、集群概念 4.学会VMware虚拟机的导入与使用 5.掌握Linux常用操作命令使用 6.掌握vi/vim编辑器基础使用 1.1.1 企业数据分析方向 数据分
