本章的目的：1. 说明概率分布中随机变量的独立性如何用于紧凑地表示高纬度分布。2. 有向无圈图的建立。一．基本原理1. 前面提到了独立性和条件独立性，这张中首先是分布参数化，并利用独立性减少参数，简化分布。2. 独立性的运用——朴素贝叶斯模型（假设在某种条件下
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2024-09-10 07:27:45
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sklearn.neural_network.MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, ), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001, batch_size='auto', learning_rate='constant', learning
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2024-08-23 13:27:18
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有时候 代码提交变 mle了 思路正确但就是mle 很难找出 哪里出问题 周周的舟舟周周在玩游戏《明日方舟》的破解版《昨月圆车》。众所周知，在《昨月圆车》中，最强的干员是异客，他能降下强大的雷霆惩罚敌人。客门。 众所周知，人被雷劈就会死，《昨月圆车》有最真实的物理引擎，如果 A 被雷劈死了，那么他周围距离 #include<bits/s
Sql 使用小结一、Sql语句的执行顺序（1）FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积（Cartesian product)(交叉联接），生成虚拟表VT1（2）ON：对VT1应用ON筛选器。只有那些使<join_condition>为真的行才被插入VT2。（3）OUTER(JOIN)：如 果指定了OUTER JOIN（相对于CROSS JOIN 或(INNER JOIN),保留
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2024-07-16 17:50:02
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2.4 Runner类介绍通过上面的实践，我们可以看到，在一个任务上应用机器学习方法的流程基本上包括：数据集构建、模型构建、损失函数定义、优化器、模型训练、模型评价、模型预测等环节。为了更方便地将上述环节规范化，我们将机器学习模型的基本要素封装成一个Runner类。除上述提到的要素外，再加上模型保存、模型加载等功能。Runner类的成员函数定义如下：__init__函数：实例化Runner类时默认
Scikit-learn 库中没有直接提供标准 BP 算法的实现，但是我们可以通过 MLPRegressor 类来构建多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）模型，实现类似于标准 BP 算法的效果。MLPRegressor 是 Scikit-learn 库中用于实现多层感知机模型的类，它可以支持多种不同的激活函数和正则化方法，并提供了自动调参的功能。下面是一个使用 MLP
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2024-03-19 20:51:04
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PCA主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。目标 PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。相关术语方差协方差协方差矩阵特征向量和特征值 原理矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按
在拼多多平台，店铺权重是非常重要的一个运营方面，因为店铺权重提高了，销量必然就会提高，所以提高店铺权重是店家们需要郑重考虑的一方面。那么店家如何才能提高权重？下面一度智信带大家来分享一下拼多多提高商品权重的几个小技巧。1、选款/统一 根据市场数据选款。要求店家根据市场需要什么，去选择商品出售。如果产品不符合市场需求、也不符合消费者喜好和需求，那么即使把这种产品放在首页第一位，也没有销量。另一方面进
前言GNN领域最经典的论文之一是Kipf同学2016年发布的GCN。经典的GCN做了四个数据集的实验，后续工作基本会在这4个数据集上也做一次。但是由于年代久远，和一些历史问题，后来者想做对比实验难免遇到一些“从哪里获取"与"是这个东西吗”之类的困惑。本文记录一些现在还能找到的基本事实供后续入坑的初学者参考。主要厘清几个数据集的存在形式与变迁。一、4个基本数据集Cora, Citeseer, Pub
目录论文信息基础介绍MLSAffine DeformationSimilarity DeformationRigid Deformation论文信息论文链接：《Image Deformation Using Moving Least Squares》基础介绍刚性变换：平移+旋转（只有物体的位置和朝向发生改变，而形状不变，得到的变换成为刚性变形）相似变换：平移+旋转+缩放仿射变换：平移+旋转+缩放+
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2024-07-09 22:29:23
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目标说明1
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4-iL <inputfilename> 读取文档
-iR <hostnum> 随机选择目标
--exclude <host1[,host2][,...]> 排除主机/网络
--excludefile <excludefile> 排除文件中的列表主机发现1
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12-sL 列表扫描
-sP
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2024-10-06 14:17:40
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目录总结基于数据的正则化方法基于optimization进行正则化基于正则化项当将我们的算法应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。这样就可以正则化的知识来解答，正则化就是改善或者减少过度拟合问题的方法。几乎拟合每个训练样本，在训练样本中虽然准确率很高，但模型泛化能力差，往往在测试集上预测准确率较低。那么怎么解决这种问题？
目录1 正则化作用2 正则化方法2.1 基于数据的正则化方法2.1.1 data augmentation2.1.2 dropout2.2 基于网络结构的正则化方法2.2.1 weight sharing2.2.2 activation functions2.2.3 Noisy models2.2.4 Multi-task learning2.2.5 Model selection2.3 基于正
在iOS中concurrency编程的框架就是GCD(Grand Central Dispatch)， GCD的使用非常简单。它把任务分派到不同的queue队列来处理。开发者把任务代码装到一个个block里面，操作系统把这些任务代码分派到不同的资源里去处理，一个简单的例子来说，为什么初学者写tableview的时候，滑动列表时总会很卡，因为很多初学者把图片装载放到main
增量模型增量模型也成为渐增模型，如下图所示。使用增量模型开发软件时，把软件产品作为一系列的增量构件来设计、编码、集成和测试。每个构件由多个相互作用的模块构成，并且能够完成特定的功能。使用增量模型时，第一个增量构件往往实现软件的基本需求，提供最核心的功能。例如，使用增量模型开发字处理软件时，第1个增量构件提供基本的文件管理、编辑和文档生成功能；第2个增量构件提供更完善的编辑和文档生成功能；第3个增量
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2024-10-15 10:25:52
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损失函数分类损失0-1损失函数（zero-one loss）绝对值损失函数指数损失函数（exponential loss）Hinge 损失函数感知损失函数（perceptron）交叉熵损失函数（Cross-entropy loss function）权重交叉熵损失函数（Weighted cross-entropy loss function）Focal Loss回归损失点回归损失均方差损失 Me
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2024-10-31 16:24:08
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前言深度学习领域由于在解决不同的问题上所用的模型都是不尽相同的，但有一些通用化的方法来解决问题。这一章节将讨论如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。另：本系列的所有代码都以jupyter notebook格式托管到github上，大家可以去下载看下https://github.com/Wangzg123/Ker
逻辑回归：可以做概率预测，也可用于分类，仅能用于线性问题。通过计算真实值与预测值的概率，然后变换成损失函数，求损失函数最小值来计算模型参数，从而得出模型。 sklearn.linear_model.LogisticRegression官方API：官方API：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_mo
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2024-10-12 20:43:53
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Batch_Size（批尺寸）是深度学习中的重要参数，本文通过讲解batch_size存在的原因，选取合理的参数值的优缺点，建议设置的大小。 一、Mini-batches 方法的重要性如果数据集比较小，完全可以把整个数据集用来训练，这样有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一
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2024-10-10 15:22:14
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1、合并 你在一个分支上完成了一个新的功能之后，你像把那个新功能添加到主分支，以便其他的人都可以使用。你可以通过git merge或者git pull命令来实现。 这两个命令的语法是： git merge [head] git pull . [head] &nbs
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2024-09-27 19:04:27
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