西门吹雪原创经过一年的实战演练，又有方圆在算法上的悉心指导，再加上之前在c++山庄的十几年的linux与“c++从入门到淡忘”的苦心修炼，如今的程班云内力与外劲俱增，进入到程序悟道的2.1级。 这一天中午，程班云正想提速赶往九记三文鱼吃个现烤羊排，潜意识扫到迎面来了两个高手，而其中之一正是同门的大师兄。程班云听到大师兄唤前面的人作“叶孤城”，便即刻拦住此人去路。叶孤城速度不减，在程班云前面三十公分
转载
2021-06-05 10:03:22
69阅读
经过一年的实战演练，又有方圆在算法上的悉心指导，再加上之前在c++山庄的十几年的linux与“c++从入门到淡忘”的苦心修炼，如今的程班云内力与外劲俱增，进入到程序悟道的2.1级。 这一天中午，程班云正想提速赶往九记三文鱼吃个现烤羊排，潜意识扫到迎面来了两个高手，而其中之一正是同门的大师兄。程班云听到大师兄唤前面的人作“叶孤城”，便即刻拦住此人去路。叶孤城速度不减，在程班云前面三十公分处戛然而止，
原创
2020-11-24 21:55:28
273阅读
西门吹雪原创经过一年的实战演练，又有方圆在算法上的悉心指导，再加上之前在c++山庄的十几年的linux与“c++从入门到淡忘”的苦心修炼，如今的程班云内力与外劲俱增，进入到程序悟道的2.1级。 这一天中午，程班云正想提速赶往九记三文鱼吃个现烤羊排，潜意识扫到迎面来了两个高手，而其中之一正是同门的大师兄。程班云听到大师兄唤前面的人作“叶孤城”，便即刻拦住此人去路。叶孤城速度不减，在程班云前面三十公分
转载
2021-06-05 10:03:18
80阅读
知识储备 相互熵 信息增益（互信息） 条件概率： 全概率公式： 贝叶斯公式： 思考问题： 给定一个样本D，计算样本A1, A2, ...An发生的概率哪一个可能是会是最正确的呢？又怎样通过贝叶斯来解决这个问题？通过贝叶斯公式 选择n个样本中概率最大的那个作为最后的结论。p(D)是常数，假定p(Ai)的发生概率近似相等。则有一下推导公式
1. 朴素贝叶斯的理论基础贝叶斯定理、特征条件独立假设就是朴素贝叶斯的两个重要的理论基础。1.1 贝叶斯定理P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：
贝叶斯定理便是基于条件概率，通过P(A|B)来求P(B|A)：
顺便提一下，上式中的分母P(A),可
大家好，小编来为大家解答以下问题，朴素贝叶斯算法实例代码，朴素贝叶斯算法代码实现，现在让我们一起来看看吧！ 本文主要介绍了贝叶斯算法的基本原理以及基于Python的朴素贝叶斯分类算法的实现。贝叶斯定理 我们先从理论方面来讲讲著名的贝叶斯定理条件概率 条件概率（又称后验概率）就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率ai伪原创api，如何用php调用。条件概率表示为P(A|B)
转载
2024-06-25 10:14:32
35阅读
制作：叶鹏飞
相比单独工作的机器人，群体性的机械结构体协同工作所能够取得的效率更高 最近，《自然》杂志上发表了一种新型机器人设计，设计者是来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究团队。 设计优秀的机器人来协助人类进行各种重复性工作一直是相关工程师们努力的目标。相比于单独工作的机器人，似乎群体性的机械结构体协同工作所能够取得的效率更高。麻省理工学院设计的这种机
转载
2024-04-23 10:44:34
31阅读
自2010年以来，世界见证了可再生能源的加速部署，其增长速度已超过全球每年新增的常规电力容量。按国家能源局的解读，至“十四五”末，可再生能源在全社会用电量增量中的比重将达到2/3左右。作为可再生能源的主力，风电将迎来新的“机遇”之战。随着风机单机容量逐渐增大，叶片尺寸呈大型化趋势，叶片设计面临的考验包括：◎ 如何优化叶片设计质量，包括“减重”，“结构优化”，“可靠性分析”及“提升设计质量”？◎ 如
转载
2024-04-20 15:11:15
62阅读
窗外纷飞，瘦笔下的如雨花般绽开。当一滴泪悄然滑落于指尖时，我才的创造，副本，漫过我心头的依然是那一地的阑珊。
实际上，很想在这样的里，独撑一叶碧荷，让如莲的心，伫立在那清清的忘忧河上，从容地。，太多的思路不断飘落脑海，落寞的感受赓续翻滚汹涌而来，一次次将浸没……
我们的世界里，是桂花盛开、红枫满山的季节。”可斯时，我这里的秋天已成被人忘记的季候，不有桂花
转载
精选
2013-02-25 15:09:25
483阅读
在数据库管理中，处理MySQL叶（即MySQL节点的问题）是一个非常重要的议题。作为一名IT技术专家，我总结了一系列方法，帮助大家有效识别并解决MySQL叶的问题。本文将从背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展六个方面展开，希望为大家带来一些有价值的见解。
## 背景定位
在处理数据库时，用户常常会遇到性能问题，而这些问题大多与查询性能相关，尤其是在复杂的查询操作下。
>
零、前言：模型估计问题的总结模型分为确知模型与概率模型。确知模型的输出是一个确定的值，如：买x斤苹果，每斤苹果2元，总价值为y=2x；而概率模型输出的是自变量的概率，如：一个不均匀的四面体骰子，出现对应点数的概率和点数的大小相关，P(x)=y=0.1x。我们这里主要讨论概率模型在这里首先规定符号：假设是iid的一组抽样，并记作模型是对数据的描述，用一些参数和变量及它们的数学关系刻画，记作，其中X代
转载
2024-01-30 22:53:13
95阅读
#coding:utf-8
from numpy import *
#加载文档词向量数据以及相应文档类别，0表示正常言论，1表示侮辱性文字
def loadDataSet():
postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
['maybe','not','tak
转载
2023-08-28 14:04:17
128阅读
目录 1 概念解释1.1 正弦波1.2 时域1.3 频域1.4 时域转频域2 傅里叶级数(Fourier Series)2.1 频谱2.2 傅里叶级数（Fourier Series）的相位谱3 傅里叶变换（Fourier Transformation）4 傅里叶分析的四种形式5 傅里叶系列公式推导5.1 傅里叶级数的推导 （FS
转载
2024-05-28 09:53:46
75阅读
朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。4.2 朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1 极大似然估计在朴素贝叶斯法中，学习意味着估计P(Y＝ck
转载
2023-06-12 11:17:43
224阅读
1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。它用网络结构代表领域的基本因果知识。 贝叶斯网络中的节点表示命题（或随机变量），认为有依赖关系（或非条件独立）的命题用箭头来连接。 令G = (I,E)表示一个有向无环图(DAG)，其中I代表图形中所有的节点的集合，而E代表有向连接线段的集合，且令X = (Xi)，
转载
2023-11-16 19:42:29
504阅读
刚看到一篇文章写到：编程语言流行指数(PYPL)排行榜近日公布了2019年2月份榜单。 在最新一期榜单上，Python的份额高达26.42％，稳居第一，并且猛增5.2%，同时成为增长势头最好的语言。而被挤到第二的Java，目前份额为21.2％，同比下跌1.3个百分点 。 很开心在循循渐进的道路上学习python,加油！ 今天主要分享的是贝叶斯算法。此算法假设特征之间相关独立，因此其分类器的效率非常
转载
2023-09-17 00:28:18
165阅读
转载
2023-10-17 20:13:24
77阅读
傅里叶变换是信号的一种描述方式，通过增加频域的视角，将时域复杂波形表示为简单的频率函数，获得时域不易发现的与信号有关的其他特征。 根据时间域信号x自变量的不同，可以将信号分为连续信号x(t)和离散序列x[n]，根据信号周期性不同，又可以将信号分为周期性和非周期性的，所以待分析的信号类型有四种形
转载
2023-06-26 18:38:01
182阅读
一、贝叶斯公式朴素贝叶斯思想：对于待分类的项，求解在此项出现的条件下其他各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此项属于哪个类别定义贝叶斯定理是关于随机事件 A 和 B 的条件概率： 其中P(A|B)是在 B 发生的情况下 A 发生的可能性。在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是 A 的先验概率，之所以称为“先验”是因为它不考虑任何 B 方面的因素。
P(A|B)是已知 B 发生后 A
转载
2023-12-14 10:36:00
59阅读
一、GitHub简介GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，只支持 Git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名 GitHub。。git是一个开源的分布式版本控制系统，用以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。除了Git代码仓库托管及基本的Web管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱、代码片段分享等功能。。GitHub可以托管各种git
转载
2023-07-27 23:36:48
254阅读
