机器学习：回归确定选用模型的类别如果对于需要探究的问题，只有一个影响因素（又叫特征），则可以采用一元线性模型如果有多个影响因素（多个特征），则考虑多元线性模型。评判模型的好坏损失函数（Loss function）：求原始数据标签值与模型预测值的差，来判定模型的好坏。损失函数越小，模型的预测值与真实值的吻合程度越高。筛选最优模型的方法为了获得最小的损失函数，我们可以使用梯度下降的方法。首先在损失函数
Lime text是一个开源的文本编辑器，它在Linux操作系统上得到了广泛的应用。作为一款轻量级的编辑器，Lime text在Linux平台上具有高度的灵活性和扩展性，让用户可以根据自己的需求定制编辑环境。
在Linux用户中，Lime text的受欢迎程度源于它的简洁易用和高效性能。通过使用Lime text，用户可以快速地打开和编辑各种类型的文件，包括代码文件、配置文件等。该编辑器支持多种
动机 弱光图像增强是计算机视觉领域中的一项底层视觉任务，近年来也获得了广泛的关注，其目的是通过图像处理手段调整弱光或暗光图像的像素分布，使其拥有正常的光照视觉效果。目前基于深度学习的方法通过数据驱动的方式从大量数据中学习到弱光图像和正常曝光图像之间的逐像素映射关系，已经可以获得不错的增强效果，下图展示了本文方法与目前其他SOTA方法的增强效果对比，图（a）为输入
简单的模型例如线性回归，LR等模型非常易于解释，但在实际应用中的效果却远远低于复杂的梯度提升树模型以及神经网络等模型。现在大部分互联网
原创
2022-01-20 09:49:19
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作者：杰少模型解释性--LIME算法简 介简单的模型例如线性回归，LR等模型非常易于解释，但在实际
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2022-07-30 00:51:42
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我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些
     不知道大伙有没有看过韩国一部《IRIS》电视剧，IRIS(国际反动个人集团International Reaction Individuall System)是一部非常精彩的国家间谍电视剧，值得为大家推荐！这里要说的是Cisco 的IRIS,IRIS—>Internet Routing in Space.   &
原创
2010-03-30 18:11:17
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lime库是机器学习领域中，一种局部的、与模型无关的解释方法
原创
2022-07-23 00:53:51
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逻辑回归的整体步骤：step1 ：function set（即model）step2: goodness of function： 即评判function好坏的标准（也就是这组w,b好坏的标准）就是这组参数能否使似然函数最大。用y_hat表示类别： 把原始问题转化成对偶问题： （ps: (1-f(x3)）的原因是x3对应的类别是C2） 那么我们的评判标准就转化成：使这个交叉熵越小越好的一组参数，即
# 实现 iris mysql
## 简介
本文将指导你如何使用 iris 框架连接 MySQL 数据库。iris 是一个基于 Go 语言的高性能 Web 框架，而 MySQL 是一种常用的关系型数据库。通过结合 iris 和 MySQL，你可以构建出强大的 Web 应用程序。
## 整体流程
下面是实现 "iris mysql" 的整体流程，共分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-21 08:01:25
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路由组的使用 在实际开发中，我们通常都是按照模块进行开发，同一模块的不同接口url往往是最后的一级url不同，具有相同的前缀url。因此，我们期望在后台开发中，可以按照模块来进行处理我们的请求，对于这种需求，iris框架也是支持的。usersRouter := app.Party("/admin", userMiddleware)如上述代码所示，iris框架中使用app.Party方法来对请求进行
Iris：hello,Loki first congratulatioins to you to upgrade to V2You really did a big progress in v0 and v1 now you can read loudly and fluently. That's
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2019-04-03 21:37:00
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Iris 安装 go get -u github.com/kataras/iris 若遇到下面这种情况： 可删除保存路径中的kataras目录，并执行go get github.com/kataras/iris/v12@master 快速开始 创建一个空文件，假设它的名字是example.go，然后 ...
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2021-09-10 15:59:00
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https://www.kancloud.cn/terry/iris/1683324 ...
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2021-08-13 11:38:00
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前言大家好，关于数据挖掘或者机器学习的理论我想大家应该都已经了解很多，而数据挖掘的工具例如Pandas、NumPy、Sklearn等在历史文章都有所介绍，因此今天我们将开始第二个案例实战也是使用非常多的IRIS数据集：根据花瓣和花萼的长宽预测鸢尾花的种类。加载数据首先我们打开Jupyter Notebook导入相关库 import pandas as pd
import numpy as n
在这一点上，任何人都认为机器学习在医学领域的潜力是老生常谈的。有太多的例子支持这一说法-其中之一就是微软利用医学影像数据帮助临床医生和放射科医生做出准确的癌症诊断。同时，先进的人工智能算法的发展大大提高了此类诊断的准确性。毫无疑问，医疗数据如此惊人的应用，人们有充分的理由对其益处感到兴奋。然而，这种尖端算法是黑匣子，可能很难解释。黑匣子模型的一个例子是深度神经网络，输入数据通过网络中的数百万个神经
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2021-05-23 20:50:53
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简单记录一下Windows 10安装Lemon-Lime的过程 安装scoop scoop是可用于Windows的一款包管理工具。 windows10下scoop的安装 安装git 如果是首次安装软件，需要先安装7-zip和git。 这里我在安装git 时就出现网络连接问题（学校网络对git 的连接 ...
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2021-09-23 09:02:00
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《R语言实战》第3章—— 图形初阶3 图形初阶#屏幕显示图形
attach(mtcars) #将数据框添加到R的搜索路径中
plot(wt,mpg) #默认散点图
abline(lm(mpg~wt)) #最优拟合曲线
detach(mtcars) #将数据框从搜索路径中移除#保存图形####
setwd('D:/personal_file/R') #设置工作目录
sink('mypu
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2023-07-28 13:49:39
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KNN模型评估一、分类问题介绍二、K近邻分类模型（KNN)1.模型介绍2.KNN模型训练3.KNN模型评估评估1：将整个数据集用于训练与测试评估2：分离训练数据与测试数据 一、分类问题介绍分类：根据数据集目标的特征或属性，划分到已有的类别中。特点：定性输出（输出的是代表某个类别），适用离散变量的预测，监督学习。常用分类算法：K近邻（KNN）、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯举例：Email:是否为垃
学习技巧每当我们学习一个框架的时候，首先要知道他是什么，其次他能为我们做什么，用他有什么好处，只有当我们了解了这些才能更有效的学习这门技术。Spring简介Spring 是分层的 Java SE/EE 应用 full-stack 轻量级开源框架，以IoC（Inverse Of Control：反转控制）和 AOP（Aspect Oriented Programming：面向切面编程）为内核，提供了
