1. 线性回归：知识点：平方损失函数（用来评估评为 i 的样本误差)优化函数-随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解（analytical solution）。 线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。 然而，大多数深度学习模型并没有解析解，只能通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值。这类解叫作数值解（numeri
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2024-06-19 07:30:29
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多分类问题softmax的分类器为什么要探索多分类之前我们在处理糖尿病数据集的时候我们只是有两种分类，但是很多情况的数据集不只有两种，例如MNIST数据集就是手写数字的数据集有10种不同的标签。所以我们必须有处理多种分类标签的能力。探索多分类是否还可以使用二分类的操作？当然还是可以使用二分类的方法来解决这个问题，某分类设置位p=1其他全部p=0就可以了，还是使用交叉熵损失函数来处理。这里我们要注意
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2023-09-27 17:28:54
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当训练好一个model之后，我们通常会根据这个model最终的loss和在验证集上的accuracy来判断它的好坏。但是，对于分类问题，我们如果只是知道整体的分类正确率 显然还不够，所以只有知道模型对于每一类的分类结果以及正确率这样才能更好的理解这个模型。 下面就是一个用训练好的模型，来对测试集进行
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2016-09-02 18:38:00
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在 “用 Python 理解服务器模型(上)” 中， select4.2 Event Driven 事件驱动在 4.1 中我简单的把 select 作为避免 busy wait第1，2章中的阻塞模型实现非常直接，每行代码都是按照它的顺序进行，我们不需要关心什么时候可以 accept 什么时候可以 recv阻塞模式非常适合客户端比
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2024-06-08 21:25:12
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# 解决方案：如何打印python arima模型输出结果
## 问题描述
在进行时间序列分析时，我们经常会使用ARIMA模型来对数据进行预测。在使用Python中的statsmodels库来构建ARIMA模型时，我们需要打印输出结果，以便分析模型拟合的情况和进行进一步的预测。
## 解决方案
### 步骤一：构建ARIMA模型
首先，我们需要导入必要的库并加载数据，然后构建ARIMA模
原创
2024-06-29 06:47:01
104阅读
数学建模（9）分类模型也就是逻辑（logistic）回归或者fisher判别逻辑回归y≥0.5事件发生y<0.5事件不发生所以需要找到一个函数值域在[0,1]之间比如标准正态分布的累计密度函数（称为回归）和函数（称为回归）常用逻辑回归，因为积分不方便。一般用就是之前的线性回归的过程这里的函数叫做连接函数我的理解就是把线性回归之后的结果，再从函数里面过一遍，然后达到了把值域控制在[0,1]之间
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2023-10-11 10:30:29
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# 使用PyTorch根据分类概率过滤模型输出结果的完整指南
在深度学习的应用中，常常需要根据模型输出的分类概率来过滤结果。这不仅提高了结果的可靠性，还能帮助我们聚焦于最有可能的预测。本文将指导您如何使用PyTorch实现此过程，包括必要的代码和解析。
## 整体流程概述
在实现基于概率的分类结果过滤之前，我们需要清晰地了解整个过程，以下是我们需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-21 08:15:23
110阅读
线性回归输入 输出
0.5 5.0
0.6 5.5
0.8 6.0
1.1 6.8
1.4 7.0
...
y=f(x) f(x)=kx+b预测函数: y = w0+w1xx : 输入y : 输出w0 w1 : 模型参数所谓的模型训练, 就是根据已知的x与y, 找到最佳的模型参数w0 w1 , 使得尽可能精确的描述出输入和输出的关系.5.0 = w0+w1 x 0.55.5
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2024-03-11 15:17:09
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# Python 分类模型的输出
在机器学习领域，分类模型被广泛应用于对数据进行分类任务。无论是图像识别、文本分类还是疾病预测，分类模型都构成了重要的基础。在本文中，我们将探讨分类模型的输出，并通过代码示例深入理解这一概念。
## 什么是分类模型？
分类模型是一种监督学习的模型，它通过学习输入数据与对应标签之间的映射关系，来预测新的数据属于哪个类别。常见的分类模型包括逻辑回归、支持向量机（S
# 项目方案：利用ARIMA模型对时间序列数据进行预测
## 1. 项目背景
ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种经典的时间序列预测模型，可以用于分析和预测具有自相关性和趋势性的时间序列数据。在许多领域，如金融、经济、气象等，ARIMA模型都被广泛应用于预测未来的走势。
## 2. 项目目标
本项目旨在利用ARIMA模型对给定
原创
2024-07-10 06:15:42
132阅读
# 使用Python实现分类模型输出概率
## 1. 引言
在机器学习中，分类模型的主要任务是将输入数据划分到不同的类别中。很多时候，我们不仅希望模型能够给出分类结果，还希望模型能够输出每个类别的概率，以便于更好地理解模型的决策过程。本文将详细介绍如何在Python中实现分类模型以输出概率的步骤，并提供每一步的代码示例和注释。
## 2. 整体流程
以下是实现分类模型输出概率的总体流程：
文章目录
• Backbone(Darknet53)
• 第一次下采样(to 208)
• 第二次下采样(to 104)
• 第三次下采样(to 52)
• 第四次下采样(to 26)
• 第五次下采样(to 13)
• YOLOLayer
• 第一层yolo层
• 第二层yolo层
• 第三层yolo层
• 完结撒花
代码链接：
pytorch yolov3
yolov3.cfg参
标签：1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另
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2023-10-11 20:11:55
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1.数据类型TensorFlow主要有以下几种数据类型2.张量1.张量定义TensorFlow 中的 Tensor 表示张量，是多维数组、多维列表，用阶表示张量的维数。0 阶张量叫做标量，表示的是一个单独的数，如 1 2 3；1 阶张量叫作向量，表示的是一个一维数组如[1,2,3]；2 阶张量叫作矩阵，表示的是一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素用它的行号和列号共同索引到，如在[
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2024-07-26 07:39:00
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研究机器学习的小伙伴应该都知道，机器学习主要有两大类模型：分类和回归。这里先大概说一下分类和回归的区别与联系，方便大家对机器学习其他模型有一个宏观的认识。分类和回归联系 其实分类和回归模型本质上是一样的，它们都是通过已有数据构建（求解）一个模型，其中x表示一个n维的
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2023-10-16 21:47:37
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先让看一下文本语料：使用的方法思路： 1、中文分词加一些简单的预处理 2、结构化表示-Bunch 3、构建词向量空间，权重策略–TF-IDF 4、分类器选择-贝叶斯分类器 5、评价 第一步：import sys
import os
import jieba
import importlib
importlib.reload(sys)
#保存至文件
def savefile(savepat
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2023-06-16 14:25:01
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一、python中输入操作 input()age = input("inputAge:") #输入age
print("inputAge is:",age) #输出age运行，并在控制台输入值注：python中，输入的值默认为字符串类型，即使输入的是数字age = input("inputAge:")
print(type(age))查看运行结果，即使输入数字1，也是str类型二、pyt
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2023-06-20 16:17:57
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AI 前线导读： 文本分类是指将给定文本按照其内容判别到一个或多个预先确定的文本类别中的过程。文本分类计数用于识别文档主题，并将之归类到预先定义的主题或主题集合中。需要注意的是，多类文本分类与多标签分类并不同，其中多类分类区别于二分类问题，即在 $n (n>2)$ 个类别中互斥地选取一个作为输出；而多标签分类，是在 n 个标签中非互斥地选取 $m (m 本文介绍了如何基于="" t
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2024-10-22 20:42:17
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1、MLP，很好理解，就是一张网络清楚地显示了张量流向。general MLP是这样的拓扑：
Xi 为输入特征向量，蓝色中间层为多个隐藏层，Y对应的是输出向量。
CNN也好理解，跟MLP无差若干
。CNN是这样的拓扑： RecurrentNNs 结构理解 的拓扑发生了一个很大的改动，即一个MLP会在time_step这个维度上进行延伸，每个时序都会有inp
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2024-08-31 19:24:45
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Python3 实现朴素贝叶斯分类贝叶斯定理朴素贝叶斯源代码样例测试 贝叶斯定理贝叶斯定理是由已知事件概率和条件概率计算未知条件概率的概率推理算法，其公式如下： 其中，P(Bi|A)是要计算的目标条件概率，表示事件 A 发生的条件下，事件 Bi 发生的概率。Bi 为互斥且完整的事件 B1，B2，……，Bn 中的一项P(Bi)P(A|Bi)是联合概率P(A Bi)，表示事件 A 和事件 Bi 同时
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2023-10-13 22:55:59
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