武晓敏焦点网络初级九期坚持分享第99天驻马店西平20180603临近期末了，各项业务检查又开始了，最近两三周都在忙着准备各项检查的内容，占用了我大量的时间，感觉这些都是在做无用功呀，不过没办法，按照条条框框还是得准备好

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

非常生气，孩子的自觉性非常差。但是反思了一下自己，自己不是自律性也不是很强嘛。父母是孩子最好的榜样，明天尝试一下改变，明天尝试改变一下，看是否有效果。图片发自App

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

郭芳艳焦点网络初级五期坚持原创分享第316天清明假期第一天，我选择让孩子出去跟大家一起参加一个野营活动。既让自己暂时从纷乱的情绪中脱离出来，也让孩子去体验一下离开父母的感觉。

但公司有时也会使用初级成员提供的贷款，不过这种情况比较少见。团队成员可不为债务工作，如果他们认为自己是在为债务工作，他们就会辞职。如果领导者不愿意或是无力偿还债务，那他们或许就要关闭公司了。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

我们毕业啦！真的毕业啦！真的毕业了？不用凌晨一点去听音频课，因为赶时间，有时候在上班的路上也会听。不用在上班的时候也在想每日一问的问题。最近的自己好像是着了魔一样，这十四天重复着，上班打开音频插上耳机听课，边走边听，休息还在扒拉着手机，看小伙伴精彩的每日一问，和点评，下班用最快的速度吃饭，继续爬楼，学习，听完晚分享都要10点，直到消化完知识都11点多了。以前的自己，没什么目标，看电影，玩游戏，天大

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言  在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

中原焦点团队初级28期马红2021--6--11日坚持分享第129天下周女儿班级教室要作为考场，孩子们所有的东西都要搬回家，女儿已经预见性的陆陆续续搬了一些书回来，可是还有一些必要的，今天才能带回来。

HCIA是华为体系下的一个初级网络工程师（扫盲）第一天：网络基础第二天：网络的体系第三天：ENSP第四天：静态路由第五到六天：动态路由第七天：交换（VLAN）

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

一、初级营养师证考试难度如何初级营养师证考试难度适中。考试内容主要涵盖营养学基础知识、膳食计划制定和营养咨询等方面的内容。

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

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昨天晚上跟一个小姑娘聊的太晚了没时间详细记录自己的感受，今天趁着孩子睡了，赶紧来记录一下。小姑娘今年高三的，学习压力一直不小，在别人眼里优秀的她却承受着别人无法想象的压力。当初小学五年级的她，因为父母不合而被迫从深圳转回老家来上学，环境的变化，家庭的压力，对她来说似乎都没有影响的她的成绩一直名列前茅，甚至还交到了好朋友。她从小学到初中再到高中，在父母不合，争吵不休的环境中保持着优秀的成绩，但她的性

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