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re=cross_val_score(clf,irls.data,irls.target,cv=10). A=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[2,1],[1,1],[3,2]]). [ 1. 0.93
if currentLabel not in labelCounts.keys(): # 如果当前键值不在字典里，则扩展字典并将当前键值加入字典。labelCounts[currentLabel] += 1 # 每个键值都记录了当前类别出现的次数。pr
y = data[‘target‘].astype.reshape # 将Y_data变为一列。Y = OneHotEncoder().fit_transform.todense() # 张量结构todense. 绘制模型结构图，设计依据。
继上篇博文说了如何快速集成扫码以后 我又上官网去了解了一下其他的功能，其中机器学习服务是当下比较火的，而且还是免费的。就赶紧点进去学习一下。看看能够快速实现哪些功能。里面分为人脸识别，图像分割，文本检测，翻译，目标检测，物体识别，地标识别，语音识别，好像在
人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将
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