早晨，当同事说李咏去世了。我惊讶极了，连忙问："不会错了吧，是那个《非常6十1》的节目主持人吗？”“没错，就是主持过好几届春晚的主持人。”"太不可思议了，怎么回事？”"

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

进来的不是别人，正是李想。只见他大汗淋漓，满面尘土，被汗水一浸，手背一擦，完全是个挖煤矿工。衣服也是大学刚来发的军训服，沾满尘土。与昨天台上精彩演讲的翩翩少年判若两人。

今天我们明霞工作室的公众号推送的文章是李清主任的——落实“双减”政策催生个性化作业――读《怎样检查练习本》有感。这让我又一次对“双减”进行了学习。“双减”工作的总体目标分为两个方面。

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(

反观近段生活，和同事好友沟通交流居多，办杂事居多，少了听书学习，少了整理家务，甚至连新闻电视也没看过，锻炼也断断续续。这样的生活使我感觉很贫瘠，精神上缺了营养和滋润，没有了往日的平静，不是我想要的，所以要逐渐减少不必要的杂事，回归平静的生活。

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。

李文乐不要轻易暴露内心的脆弱，学会承受应该担当的一切；不要轻易述说生活的狼狈，学会面对杂乱无序的现实；不要轻易虚度每一天的光阴，因为那是你余生中的第一天；不要轻易向世界妥协，它让你哭，你要在坚持中让自己笑

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。

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。

【中原焦点团队】高六李娟丽/分享790天/2022.02.22周二总1381场(累计401场/本周2.场）一、咨询通过拉家常表达自己的想法，面对人事的多种调整，对自己岗位的影响，必须做认真的考量分析，接下来对自己的工作方向

【今思迟】已制谜达【9560】条》》》今日五谜试猜：9546躬身舍命长断肠李杜之后伤无双（三国人）正式猜——9556谜面：但求一曲天下无（三国人）9557谜面：打从征丁去茫茫日日相思品断肠（三国人）9558

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。

角色：观察员一天三场，三个角色。这一场让自己收获最多的就是深刻的了解了循环问句。生活中有部分人认为问题产生不是他的责任，反而坚持别人才是问题的成因。对于有这样观点的人，周围的人常常认为他们有推卸责任的不成熟，但作为咨询师，究竟要如何引导当事人夫妻改变职责呢？咨询师可以先表示愿意理解当事人的逻辑思考，希望当事人多思考，多说，然后再了解他的想法和定义之后，试着引导当事人思考，如果对方改了当事人的反应会

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

这就是居然和李悦曾经的家，现在是居然独自居住。肖宇想这里的一切也曾经包含着两人对美好生活的向往，是什么让这一切美好变成再也

李仁听了，笑了，我也笑了。我从来不知道，孩子会为了讲题，为了分享而故意出错。这是好还是不好呢？对错不重要，重要的是孩子想分享的心思。燕子以前并不爱发言，即使被迫被请，声音小得要贴近她。

张茂觉得这个身影他好像比较熟悉，略微想了一会，他好像想起来了，应该是同车间的那个叫的李芳姑娘吧？他不敢确定，因为张茂来这个工厂时间不长，对这里的人还

坐在寒冷的冬夜，等桃花敲开山门，等李花染白青山，等荷香溢上水岸，在等待美好的日子来临，清简亦静好。世事茫茫，光阴有限。

这是电影《假如爱有天意》里的片段，有人说这部电影是爱情片的天花板，言情教科书，歌手李健icon曾经看了17遍，评分高达8.4，上映18年仍是一部经久不衰的经典之作。

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。

决策，背后是“一诺千金”瑞波友李20220427总忘不了曾经有这样一家企业，其独特产品足以媲美进口一流品牌，性价比高深受下游企业欢迎，在我眼里算是遇到了可以帮扶的“机会”。

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。

反正好像和舍友李去的，美美哒味道，后来就经常去了！当然去的比较多是和高老大，一到两种馅饺子，一碟小菜，一碟醋混和

“我建议把李天宇提上来担任团委的专职干部。李天宇是党员，在老厂就是团委委员，团支部书记，有团的工作经验，组织能力强。他处处以身作则，在青

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

ONE李荣浩，小小的眼里藏着大大的开心！

第二十二章醉翁之意不在酒陈凌欲把车来学回到厂里，正赶上开饭，文白没胃口，嘴里苦苦的，但还是强压着自己吃了一碗饭，然后好好的睡了一觉，晚上向李朝阳请了假，继续睡。

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

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

已经出狱一个星期了，李阔总是游走在建筑物的阴影下、街道边缘、人群的外面，他准备找一份工作。二十几年没接触过社会，他根本不知道自己能做什么。

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

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

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29岁的男子李某通过微信认识了一个女孩龙某，两个人在相处了一段时间之后，李某就提出请龙某吃饭，准备到时候跟女孩表白，为了在心上人面前体面，李某就把女孩龙某带

附作文：我明白，那是我的责任樊相镇中心学校李越

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

竊以為是，無論古今，抑或內外，為文最不喜：洋洋灑灑，華而不實；下筆千言，空洞無物，《賦》和《騷》，司馬相如等大家；也不喜沽名釣譽，尋章摘句老雕蟲，老學究，李商隱等；最喜：直抒胸臆，快意恩仇太史公司馬遷，

孔子故作没看到，当颜回进来请孔子吃饭时，孔子说：“刚才孟李祖先告诉我，食物要先给尊长才能进食，岂可自己先吃呢？”

厦小2018级六班李妈妈

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。