朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是 的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此
文章目录1. 什么是Flink？2. Flink的组件栈3. Flink集群运行时的角色及其作用4. Flink分区策略5. Flink容错机制6. Flink计算资源的调度是如何实现的？ 1. 什么是Flink？Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink 提供了诸多高抽象层的 API
一、什么是机器学习
机器学习是人工智能的一个分支，它主要基于计算机科学，旨在使计算机系统能够自动地从经验和数据中进行学习并改进，而无需进行明确的编程。机器学习算法通过构建模型来处理和分析大量数据，以便能够识别模式、进行预测、做出决策或进行其他类型的分析。
机器学习主要可以分为以下几类：
监督学习：在这类学习中，训练数据是带有标签的。模型通过学习输入和输出之间的关系，然后应用于新的、未见过的数据，以
目录前言一、Perplexity AI网站介绍二、优点介绍2-0、界面介绍2-1、纯净、时效性、来源说明2-2、基于AI对话形式的搜索引擎三、使用方法介绍总结 前言 ChatGPT背后的语言大模型OpenAI GPT 3.5，和微软的必应检索系统整合在一起；同时吸取这二者的长处，弄出“集大成者”Perplexity！
一、Perplexity AI网站介绍Perplexity AI网
Apache Flink 学习笔记： 1.从apache flink官网开始学习flink,一个新的分布式实时流、批处理计算框架。像spark一样同时支持大数据批处理与近实时流处理。而storm仅支持近实时流处理，且吞吐量不如sparkstreaming.flink要比storm在实时流处理上有更好的性能，具有更低的延迟，更高的吞吐量，有状态的操作等。所以阿里巴巴选择的是flink,并在
用机器学习管理你的对话，让它提升每一个对话。...
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2017-10-05 22:39:00
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第一章、概论模式识别一般指的是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干类别中的适当一类。一、基本术语（名词解释）模式：指需要识别且可测量的对象的描述。这些对象与实际的应用有关。 如：人脸识别的模式——每幅人脸图像模式识别：利用机器（计算机）模仿人脑对现实世界各种事务进行描述、分类、判断和识别的过程样本
最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
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2023-07-27 19:15:47
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机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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机器学习基础——倒排索引与搜索引擎今天的文章，我们继续探讨搜索引擎，和大家聊聊搜索引擎最重要的一环——倒排索引。在介绍倒排索引之前，我们先来看看什么是索引。索引是数据库当中的概念，维基百科中的说法是“数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据”。可以简单地把索引当成是字典里的检索目录，我们比如我们要查一个叫“index”的单词，通过目录，可以快速地找到字母
原创
2021-04-28 22:08:57
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一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
简单的一句话：让机器从数据中学习，进
原创
2022-07-15 15:20:01
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机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘：英文为data mining，也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习：因为是machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个X到Y的函数，来做分类或者回归的工作。联系： 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么，机器学习是怎么做。数据挖掘是目标，
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2023-09-08 11:17:46
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机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学；一个计算机程序在完成任务T之后，获取经验值(结果)E，
文章目录一：机器学习基本概念（1）机器学习定义（2）损失函数二：机器学习范围三：深度学习和人工智能（1）深度学习（2）人工智能四：机器学习算法 一：机器学习基本概念（1）机器学习定义机器学习（ML）：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
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2023-09-06 13:45:01
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今天的文章，我们继续探讨搜索引擎，和大家聊聊搜索引擎最重要的一环——倒排索引。在介绍倒排索引之前，我们先来看看什么是索引。索引是数据库当中的概念，维基百科中的说法是“数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据”。可以简单地把索引当成是字典里的检索目录，我们比如我们要查一个叫“index”的单词，通过目录，可以快速地找到字母i开始的位置。索引也是一样，不过我
原创
2020-12-05 20:48:28
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机器学习近年来发展迅速，那什么是机器学习呢？其实机器学习在我们每天的生活、 工作中都随处可见机器学习的应用。比如你每天打开手机，无论是打开短视频软件，还是逛购物软件，这些里面都是包含机器学习的算法推荐你感兴趣的内容。关于机器学习的定义常见的有以下三个：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的
前面虽然介绍了概率和贝叶斯网络，但是还是没有正式介绍AI中最重要的算法——机器学习。如果说概率论是机器学习的基石，那么机器学习算法和理论就是支撑整个AI系统的支柱。现在比较火的深度学习神经网路等等其实也就是机器学习的一个具体方法和分支。我们知道程序员如果你要命令计算机做一件事情，他需要知道解决这个事情的每一个步骤，然后用判断，循环等指令，一步一步地告诉计算机如何
顾名思义，机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下，如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结，并能够给医生提出适当的建议和意见，那对病人的康复来说，是多么的重要。除了医疗领域，金融股票、设备维护、自动驾驶、航空航天等领域也对机器学习表现出了越来越多的关注。一个典型的机器学习系统可以用下面的图来表示： 其中，系统S是我们
简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
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2023-08-28 22:04:46
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