语言模型是干嘛的？语言模型可以计算任何句子的概率。例如，“I love you”的概率是多少？用数学语言表述，N元语言模型(N-gram model)根据一个词语的前N−1个词语，来计算这个词语的概率。如果我们有了一个2元模型，“I love you”的概率就等于P(I)×P(love|I)×P(you|love)（最后一段解释原因）。2元模型用一个矩阵来表示，比如对于一个有10000个词的语料库
python开发中元组是什么？元组（tuple）是关系数据库中的基本概念，关系是一张表，表中的每行（即数据库中的每条记录）就是一个元组，每列就是一个属性。 在二维表里，元组也称为行。tuple:元组，元组将多样的对象集合到一起，不能修改，通过索引进 行查找，使用括号”()”;应用场景：把一些数据当做一个整体去使用，不能修改；1、描述Python 元组 cmp() 函数用于比较两个元组元素。2、语法
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2023-11-06 14:22:06
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在本文中，我想谈谈二元算术运算。具体来说，我想解读减法的工作原理：a - b。我故意选择了减法，因为它是不可交换的。这可以强调出操作顺序的重要性，与加法操作相比，你可能会在实现时误将 a 和 b 翻转，但还是得到相同的结果。查看 C 代码按照惯例，我们从查看 CPython 解释器编译的字节码开始。>>> def sub(): a - b
...
>>> imp
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2023-10-05 20:37:05
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数组的定义是把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来。这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。数组简单点来说就是相同数据类型的数据集合。数组分为一元数组、二元数组、多元数组、字符数组（字符串）、结构体数组和指针数组等数组类型。一元数组一元数组就像上一条线，每一个元素都是连续存储在内存中。一般数组的大小都是固定的（字符数组除外），因此数组中的每一个值都有一个对应的下标，可以通过下标获取数组的某
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2023-11-24 03:41:56
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二元logistic回归分析流程如下图：一、分析前准备二元logistic回归分析适用于研究因变量为二分类变量的数据，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量。比如因变量表示为“是”或“否”、“同意”或“不同意”、“发生”或“不发生”这类形式。当前有一份数据，想要分析在银行贷款的客户其“是否违约”的影响因素，当前掌握的可能影响因素有年龄、工资、教育水平、负债率、信用卡负债、工作年限、居住时长。在
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2023-09-14 08:49:45
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python官方说明文档https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii abs()、all()、any()、bin()、bool()# 1.返回一个数值的绝对值
abs(x)
# 2.判断对象是否全是True。如果可迭代对象(如字符串、列表、元祖)的每个元素都是True,则返回True; 否则，返回F
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2023-10-23 14:46:58
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分类任务一直都是机器学习的基础任务，已经被广泛应用在新闻分类、情感分类、主题分类、图片分类、视频分类等领域。机器学习分类通过训练集进行学习，建立一个从输入空间 X 到输出空间 Y（离散值）的映射。按输出类别（标签）不同，可以分为二元分类（Binary Classification）、多元分类（Multi-Class Classification）。本文以二元分类为例，介绍一下机器学习在分类问题中的
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2024-01-15 08:56:17
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1. 什么是函数？函数是对程序逻辑进行结构化或过程化的一种编程方法。能将整块代码巧妙地隔离成易于管理的小块，把重复代码放到函数中而不是进行大量的拷贝--这样既能节省空间，也有助于保持一致性。元组语法上不需要一定带上圆括号。元组既可以被分解成为单独的变量，也可以直接用单一变量对其进行引用。返回值及其类型Stated Number of Objects to ReturnType of Object
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2024-04-22 08:17:41
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# 探索 Java 中的 If 语句与二元运算符
在 Java 编程中，控制流的使用是程序运行的核心部分之一。`if` 语句可以让程序根据条件执行不同的代码块，而二元运算符则可以对数据进行计算。本文将详细介绍 Java 中的 `if` 语句与二元运算符，并通过代码示例来帮助你理解它们的使用。
## 什么是 `if` 语句？
`if` 语句是一种控制结构，它可以判断布尔表达式的结果，并根据结果
在我们处理“python二元”类别的问题时，涉及到的是二元分类问题的解决过程。在此博文中，我将详细记录这个问题的解决过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和迁移指南。以下是处理过程的具体内容。
### 环境预检
确保我们在实施python二元问题之前，系统环境的兼容性。以下是系统和硬件要求的表格：
| 系统要求 | 版本 |
|-------
bivariate data1.拟合模型到二元数据1.1 构建散点图1.2 拟合最小二乘回归线1.3 建模诊断2.相关系数与斜率的关系2.1决定系数2.2 相关性=/因果关系3.离群值outlier3.1Cook’s distance3.2 leverage4.拟合一个简单的线性回归4.1线性回归的推论4.2 Q-Q图4.3 多项式回归 1.拟合模型到二元数据二元数据格式为:{(xi, yi)}
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2023-10-10 09:01:32
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元组是不可变的Python对象序列。元组的序列就像列表。唯一的区别是，元组不能被改变，即元组是不可被修改。元组使用小括号，而列表使用方括号。创建一个元组很简单，只要把不同的逗号分隔值，可以把括号中的这些逗号来分隔每个值。例如：tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000);
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 );
tup3 = "a", "b",
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2023-10-16 21:53:38
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1.Learning with Different Output Space上节课主要讲的是二元分类问题（Binary Classification）：输出结果为{-1，+1}，二元分类问题在生活中十分常见，例如是否同意信用卡申请，判别邮件是否为垃圾邮件等。二元分类问题是机器学习领域非常基本核心的问题。第一张图是我们之前学习过的线性可分的二元分类问题，可以运用PLA算法求解；第二张图也是我们学习过
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2024-06-29 07:52:24
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有时候我们会用到残差趋势法，例如以植被覆盖度为因变量 、以气温和降水为自变量，逐像元建立二元线性回归模型 ，逐像元得到回归方程的系数；其次，利用气温和降水数据以及回归模型的系数，建立模型模拟得到气候影响下的植被覆盖度的预测值；最后，基于遥感影像获得的植被覆盖度观测值与基于回归模型模拟得到气候影响下的预测值做差值计算，得到的结果即为植被覆盖度残差，表示了人类活动对植被覆盖的影响。今天分享一下栅格的二
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2023-09-17 17:24:45
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对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析，我认为王树义老师这篇文章讲的非常好，通俗且易懂：但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法，只是在宏观上的一个概述。在阅读这篇文章后，我便心生实现一个简单的二元分类并把前后过程记录下来的念头，所以本篇的主体以算法实现为主，略带分析，并不会涉及太多的理论知识。本篇以线性Logistic Regression为主要的模型工具来做一个简单的
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2024-01-23 19:43:03
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Lecture 3：Types of Learning（各种类型的机器学习问题）3.1 Learning with Different Output Space（不同类型的输出空间）用患者患病的例子讲述二元分类、多元分类和回归分析的差别。1. binaryclassification（二元分类问题）银行发信用卡问题就是一个典型的二元分类问题，其输出空间只包含两个标记+1和-1，分别对应着发卡与不发
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2024-07-29 22:25:34
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离散数学代数系统二元运算定义：设S为集合，函数f：S×S→S称为S上的二元运算。 说明：验证一个运算是否为集合S上的二元运算主要考虑三点S中任何两个元素都可以进行这种运算，即运算结果是存在的。运算的结果是惟一的。运算结果依然属于S，即S对该运算是封闭的。一元运算： 定义：设S为集合，函数 f: S→S 称为S上的一元运算. 例： (1) 求一个数的相反数是整数集合Z，有理数集合Q和实数集合R上的一
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2024-02-17 08:12:14
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一、 二元关系 、二、 二元关系记法 、三、 A 到 B 的二元关系 、四、 A 到 B 的二元关系个数 、五、 A 到 B 的二元关系举例
原创
2022-03-08 17:12:51
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数据结构分为：逻辑结构、存储结构。逻辑结构分为：集合、线性结构、树形结构、图形结构。 --线性表、栈、队列、树、图等逻辑结构。 --其中线性表、栈、队列为线性结构，树和图都是非线性结构。 逻辑结构可以采用两种
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2023-08-12 14:05:51
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相图的表示和测定方法 1.相图的表示和测定方法 二元系比单元系多一个组元，它有成分的变化，若同时考虑成分、温度和压力，则二元相图比为三维立体相图。二元相图仅考虑体系在成分和温度两个变量下的热力学平衡状态。二元相图的横坐标表示成分，纵坐标表示温度。如果体系由A，B两个组员组成，横坐标一端为组元A，另一端表示组元B，那么体系中任意两组元不同配比的成分均可在横坐标上找到相应的点。 二元相图中的成分
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2024-08-26 10:40:51
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