Node学习第一天本次仿照 nodejs 从零开发 webserver 博客项目视频学习0. 其它vue移动端商城实战项目1. 项目描述 跟着这个学习视频，一个项目将会进行三次开发重构，分别是 nodejs 原生开发、 express 重构项目与 koa 重构项目。
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2023-12-20 23:27:51
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习题1.1 做这道题要弄青版本空间和假设空间的概念 我的理解是假设空间就是所有属性值的可能组合到一起，这道题就是 3 * 3 * 3 + 1 = 28种 假设空间书上给的定义是:可能有多个假设与训练集一致，即存在着一个与训练集一致的“家设计和”，我们称之为“版本空间”（version space） 所有我们先求出假设空间，再次说明，有 3 * 3 * 3 + 1 = 28种，分
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2024-07-31 14:49:20
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衡量模型泛化能力的标准就是性能能度量（performance measure）。以下分为两种任务进行记录。 回归任务 均方误差 回归任务最常用的性能度量就是均方误差（mean squared error），即： $\displaystyle E(f;\mathcal{D}) = \frac{1}{m
原创
2022-01-14 16:51:50
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机器学习算法性能测试数据总量1000万行*200列算法测试要求：SVM支持向量机，决策树，KNN算法无算法参数要求，只要跑完就行测试时间结果
原创
2022-07-18 15:16:53
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# 机器学习性能调优
## 引言
机器学习是一种让计算机可以自动学习和改进的技术。随着大数据的兴起和计算能力的提升，机器学习在各个领域中得到了广泛的应用。然而，机器学习模型的性能并不总是令人满意的，因此性能调优成为了机器学习中一个重要的问题。本文将介绍机器学习性能调优的基本概念和常用技术，并通过代码示例进行说明。
## 机器学习性能调优的重要性
机器学习模型的性能直接影响着其在实际应用中的效果
原创
2023-09-01 17:07:45
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对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量（Performance Measure）。性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；这意味着模型的“好坏”是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。在预测任务中，给定样例集
原创
2022-04-11 18:26:34
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文章目录教程笔记概述本文阅读先决条件内容总结MSE（mean square error）二分类任务的混淆矩阵Co
原创
2022-07-18 12:01:10
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# 机器学习性能评估
在机器学习领域，性能评估是非常重要的一步。通过对模型的性能进行评估，我们可以了解模型的准确性和可靠性，进而优化和改进模型。本文将介绍机器学习性能评估的方法和相关的代码示例。
## 1. 性能评估指标
在评估机器学习模型的性能时，我们通常使用以下指标：
- 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数量与总样本数量的比例。
- 精确率（Precision）：模型预测
原创
2023-09-09 15:49:21
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## 机器学习算法性能调优
### 概述
在机器学习中，算法性能调优是非常重要的一步，它能够帮助我们提高模型的准确性和泛化能力。本文将介绍整个机器学习算法性能调优的流程，并提供每一步需要做的事情和相应的代码示例。
### 流程
以下是机器学习算法性能调优的流程：
```mermaid
journey
title 机器学习算法性能调优流程
section 数据预处
原创
2023-11-28 03:27:31
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其中的样本就是数据集可以联想为给出生的小孩展示图片，告诉他们其中的内容让他们学习 from sklearn.datasets import load_boston
boston=load_boston()print(boston)
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2021-05-05 12:59:20
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# GPU机器学习性能评估
在现代机器学习中，图形处理单元（GPU）因其优越的并行计算能力而被广泛使用。为了确保我们的模型在GPU上高效运行，进行性能评估就显得尤为重要。本文将对GPU机器学习的性能进行评估，并提供一些示例代码来帮助理解。
## 为什么使用GPU？
GPU特别适合处理大规模数据集，因为它能够同时执行成千上万的线程。这使得GPU在训练深度学习模型时显著加快了计算速度。与CPU相
原创
2024-09-17 05:48:46
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性能评估是用什么样的方法来评估一个模型的预测质量。来对模型的性能进行评价。 回归问题的评估方法能够想到的评估方法是均方误差（mean square error），均方误差又叫做平均损失: 分类问题的评估方法很容易想到的是准确率（accuracy）来进行评估 $准确率=\frac{分类正确的样本数}{总的样本数}$，这个评估方法简单明了，但是只用这一个方法来进行评估有
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2024-01-09 08:13:26
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最近在做一些OpenCV算法优化相关的东西，发现OpenCV新版本现在的执行效率很高的原因一部分是来自于底层的优化，比如指令集优化。根据个人的实践经验，程序优化主要是以下三个步骤： 1.算法优化 2.代码优化 3.指令优化 算法优化算法上的优化是必须首要考虑的，也是最重要的一步。一般我们需要分析算法的时间复杂度，即处理时间与输入数据规模的一个量级关系，一个优秀的算法可以
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2023-08-24 17:07:29
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概念 是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，让JavaScript 运行在服务端的开发平台。Node. js是一个事件驱动、非阻塞式I/O的模型，轻量而又高效。浏览器是js的前端运行环境node.js是js的后端运行环境。优缺点 优点处理高并发场景性能更佳适合I/O密集型应用，指的是应用在运行极限时，CPU占用率仍然比较低，大部分时间是在做 I/O硬盘内存读写操作 缺点不
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2023-07-15 17:33:31
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均方根误差平均绝对误差
原创
2021-10-22 16:18:45
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在IJCAI 于2015年举办的竞赛：Repeat Buyers Prediction Competition 中， 很多参赛队伍在最终的Slides展示中都表示使用了 AUC 作为评估指标： 那么，AUC是什么呢？ AUC是一个机器学习性能度量指标，只能用于二分类模型的评价。（拓展二分类模型的其他
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2018-01-27 15:38:00
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机器学习中最有价值的部分是预测建模。这是模型的发展，这些模型是在历史数据上训练的，并对新数据进行预测。在预测建模方面，首要的问题是：我怎样
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2020-05-20 17:00:59
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# 机器学习模型预测性能比较
## 概述
在机器学习中，我们经常需要比较不同模型的性能以选择最佳模型。本文将介绍如何实现机器学习模型预测性能的比较，包括数据准备、模型训练、性能评估和比较等步骤。
## 流程
以下是实现机器学习模型性能比较的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 加载数据集，划分训练集和测试集 |
| 2. 模型训练 |
原创
2024-02-28 07:18:04
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您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
为什么需要评估？
让我从一个非常简单的例子开始。
罗宾和山姆都开始为工科大学准备入学考试。他们俩共享一个房间，并在解决数字问题时付出了相同的努力。他们俩全年学习了几乎相同的时间，并参加了期末考试。令人惊讶的是，罗宾清除
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2020-09-27 08:33:47
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MongoDB是一个高性能可扩展基于文档的NoSQL数据库，高性能也需要在多个关键维度的配置，包括硬件、应用模式、模式设计、索引、磁盘I/O等。存储引擎WiredTiger是3.0以后的默认存储引擎，细粒度的并发控制和数据压缩提供了更高的性能和存储效率。3.0以前默认的MMAPv1也提高了性能。在MongoDB复制集中可以组合多钟存储引擎，各个实例实现不同的应用需求。硬件MongoDB初衷是采用水
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2023-06-04 16:07:11
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