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
模块简介time & datetime模块randomossysshutiljson & pickleshelvexml处理configparserhashlibsubprocesslogging模块re正则表达式模块简介：模块，是用一堆代码实现了某个功能的代码集合，n个.py文件组成的代码集合就称为模块。模块分为三种：自定义模块（自己手动编写的python代码文件）内置标准模块（
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
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
什么是UrllibUrllib是python内置的HTTP请求库包括以下模块urllib.request 请求模块 -->用来模拟发送请求 类似于输入网址敲击回车的过程urllib.error 异常处理模块urllib.parse url解析模块urllib.robotparser robots.txt解析模块 p2 p3的变化：&n
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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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
基于matlab的指纹图像增强方法课程设计报告设计题目：指纹图像的增强学院：电子工程学院专业：电子信息工程班级：学号：姓名：电子邮件：日期： 2013 年 9 月成绩：指导教师：设计概述课程设计题目：指纹图像的增强方法基本要求：读取初始指纹图像，设计程序，实现指纹图像的增强，使指纹的纹理更加清晰，便于识别。指纹图像增强的意义：指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。指纹能使手在接触物件时
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
Web开发是Python语言应用领域的重要部分，也是工作岗位比较多的领域。如果你对基于Python的Web开发有兴趣，正打算开始学习使用Python做Web开发，或者已经是一个Web开发者有工作需要，要做Web服务、自动化运维、数据的图形化展示等，那么学习一门基于Python的Web开发框架是必修课。Python作为当前最火爆最热门，也是最主要的Web开发语言之一，在其二十多年的历史中出现了数十种
MLlib支持多种方法用来处理二分分类，多类分类以及回归分析，下表列出了问题及对应的处理方法： 问题类型 支持的方法 二分分类 现行SVM，逻辑回归，决策树，贝叶斯 多类分类 决策树，贝叶斯 回归 线性最小二乘法，套索，岭回归 下面是对这些方法更详细的描述： 线性方法 数学表达式 许多标准的机器学习方法可以表达为凸的优化问题，例如，找到凸函数 f 的极小值取决于变向量 w ，该变向
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
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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目录一、问题提出二、问题分析1. 第一步：2. 第二步3. 第三步三、进一步分析总结一、问题提出求权重我对于输入数据，第一个影响因素越大越好、第二个影响因素越小越好。改进代码如下：import numpy as np
#标准
# feature_name = np.load('D:/site-packages/l2rpn_baselines/DQfD_simple_V2_v0110/feature
可解释的AI（XAI）一直是人们研究的一个方向，在这篇文章中，我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。
【实验目的】1.掌握常见的图像增强方法2.掌握利用Matlab进行编程实现图像增强3.观察图像增强前后的效果【实验内容】1.利用Matlab对标准测试图像和自建图像进行对比度增强、直方图均衡化和直方图规定化2.利用Matlab对标准测试图像和自建图像进行加噪处理，对含噪声图像进行均值滤波、中值滤波和高斯滤波处理3.利用Matlab对标准测试图像和自建图像进行锐化处理4.利用Matlab对标准测试图
花了一天时间对LIME论文：http://arxiv.org/pdf/1602.04938v1.pdf 细致阅读和代码阅读，实验。大体理解了作者的设计思路。 背景： 我们在建立模型的时候，常常会思考我们的模型是不是够稳定，会不会出现样本偏差效应。 p>>N时候会不会过拟合？ 我们检查模型稳定。我们进
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2017-08-01 12:27:00
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目录一、简介 1. 主要用途2. 样例分析二、基础理论1. 对解释器算法的要求2. 算法原理3. 算法实现4. 算法流程三、 优缺点分析优点缺点一、简介 LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?” Explaini
LIME是解释机器学习分类器(或模型)正在做什么的宝贵工具。通过提供一种实用的方法来理解复杂的ML模型，LIME使用户能够信任并
