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在上篇《移動端圖片相似度演算法選型》中,我們測試了感知雜湊、卷積神經網路、以及基於區域性不變特徵三種計算圖片相似度方式。發現基於區域性不變特徵做相似度計算準確度優於傳統感知雜湊演算法,對旋轉不變性的支

使用R語言進行機器學習特徵選擇①

特徵選擇是實用機器學習的重要一步,一般資料集都帶有太多的特徵用於模型構建,如何找出有用特徵是值得關注的內容。 使用caret包,使用遞迴特徵消除法,rfe引數:x,預測變數的矩陣或資料框,y,輸出結果向量(

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揭祕區塊鏈的核心技術之雜湊與加密演算法

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