样本均衡第26页

SVM原理介绍！

www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本

Wendark·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

（一）SVM的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

warmbeast·2024-02-03 17:34

L1归一化和L2归一化范数的详解和区别

从公式上来说：L1的公式：绝对值相加L2的公式：欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比：在正则化中二者的区别：同时注意由于L1是绝对值之和，因此同一个问题得出的解可能有多个：

code_Rocker·2024-02-03 17:34

SVM(1-3)

从Jasper'Blog转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

discxuwei·2024-02-03 17:32

2022-06-18读书笔记

❤️最重要的体能精力管理方法1.早睡早起2.坚持在同样的时间睡觉和起床3.每天5～6次少量进食4.每天吃早餐5.饮食健康，营养均衡6.尽量减少单糖化合物摄入7.

静待花开20·2024-02-03 16:47

目标检测中的损失函数汇总

如下图所示,y是真实标签，a是预测标签，一般可通过sigmoid，softmax得到，x是样本，n是样本数目，和对数似然等价。foc

senbinyu·2024-02-03 16:29

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。此外，随着各种机器学习和数据挖掘工具在量化交易中的应用越来越广泛，许多交易公司已经提取了越来越多的特征（也称为因子factors）。因此，如何自动选择有效特征成为一个迫在眉睫的问题。为了解决这些问题，作者

tzc_fly·2024-02-03 16:57

人工智能之进化计算：基于遗传算法求解TSP问题，C/C++实现

算法主要思想（无性繁殖，纯属个人见解）：根据当前种群生成两份样本，第一份：用当代最好的一半样本直接变异，生成一份新的样本；第二份：从当代最好的一半样本中随机选择，构成新的另一半样本，不变异。

crazybobo1207·2024-02-03 16:34

java 2实用教程（第五版）JDBC数据库操作

实验1抽取样本代码如下importjava.sql.*;importjava.util.

Czz-coder·2024-02-03 15:54

2021-10-14

我对作文批改的改革，支玉恒作文水平的高低主要在于构成作文要素的实质内容，实质内容可以说是作文的灵魂，语言只是为内容服务的形式而已，内容决定形式，只是修炼形式，不可能全面均衡地提高学生的作文能力。

4d2aef0bb8b5·2024-02-03 15:45

抢红包随机金额算法（均衡随机）

需求仿照微信发红包功能，现有n个人抢金额为m的红包，m>=0.01，n>0，m/n不能小于0.01，需保证每个人都能抢到最低为0.01的金额，金额随机，但金额相对均衡。

小松聊PHP进阶·2024-02-03 15:47

6年经验去面试10分钟结束，现在Java面试为何这么难？

2、看你上面有接触过消息中间件，负载均衡、RPC框架等技术吗，

斗斗吧·2024-02-03 15:03

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有）：输入一个code，得到一个样本一个上来就分类

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

李宏毅学习笔记——自监督学习（二）

自监督SSL（Self-supervisedLearning）提出背景：完全监督模型：有样本和标签，每个样本都已经被标注好，用已标注的数据去训练模型。

Whalawhala·2024-02-03 15:35

nginx负载均衡

正向代理与反向代理的区别正向代理：你只能看到在服务端看到代理端的IP反向代理：你只能在服务端看到客户端的IP正向代理1.proxy代理的是client2.基于proxy隐藏了真是client的信息3.在server目标机器上看到的是proxy的信息基于IP：port的正向代理正向代理的配置192.168.23.100test1clien192.168.23.101test2clien192.168

2201_76119904·2024-02-03 14:38

【432】西方的咖啡, 东方的茶

"入口柔顺，清爽，舒适，香气浓郁，酸味活泼明亮，酸、甘、苦、醇均衡感好，层次丰富，余韵黑巧克力、黑糖味道明显，有粘稠感，挂杯持久。""

自由行走的卡儿妈·2024-02-03 14:39

《能量》——读《精力管理》有感

课程是一位读书会的会长分享自己的年计划制定经验，其中有一点我感觉说的很对，那就是每个人的精力有限，要把主要精力集中在最重要的计划中，而且年度计划内容不要过多，这样会贪多嚼不烂，要根据工作、家庭、健康、爱好等进行均衡计划

职识学徒·2024-02-03 14:06

采样频率 sensor

采样频率/采样速度/采样率/fs单位：赫兹%每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数%响应时间的倒数注采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确

try_trying_try·2024-02-03 14:16

分享怎样才能投票涨得快～微信投票如何让票数快速增加

有些投票系统是彻底可以绕过这个短信验证直接投票的，这样本钱就下降许多了。

桃朵app·2024-02-03 14:29

第6章多元线性回归

流焱之舞·2024-02-03 14:10

《21天转型微服务实战营》学习笔记

1.3微服务面临的挑战1.3.1具体挑战1.3.2构建微服务系统是困难的1.4容器与容器平台1.5微服务模式1.5.1微服务模式—注册发现1.5.2微服务模式—路由管理1.5.3微服务模式—客户端负载均衡

白猫~·2024-02-03 13:30

《计算机网络简易速速上手小册》第6章：网络性能优化（2024 最新版）

提高远程办公的视频会议质量实现步骤环境准备Python脚本示例注意事项6.1.3拓展案例1：智能家居系统的网络优化实现思路Python脚本示例6.1.4拓展案例2：提升在线教育平台的教学质量实现方法Python脚本示例6.2负载均衡技术

江帅帅·2024-02-03 13:15

【盆景部落】中国盆景的起源历史

在一个带有短足的长方形花盆内，阴刻着一株万年青状的植物，共五叶，一叶居中挺拔向上，另四叶对称的分到两侧，整个画面比例谐调，统一均衡，充满生机。另

奢皮匠皮具护理·2024-02-03 13:59

SVM支持向量机

它的基本思想是在特征空间中找到一个超平面，能够将不同类别的样本分开，并且使得离这个超平面最近的样本点到该平面的距离（即间隔）最大化。支持向量机在处理高维数据和非线性问题时表现良好。

三三木木七·2024-02-03 13:34

-Helslie·2024-02-03 13:33

三三木木七·2024-02-03 13:03

神经网络模型设计的方法和技巧

了解数据集特性，包括样本数量、特征维度、潜在的数据分布特点以及标签信息。

科学禅道·2024-02-03 11:56

linux系统lvs负载均衡和四种工作模式

lvs负载均衡和工作模式LVS负载均衡LVS优势与不足优势不足LVS核心组件和专业术语核心组件专业术语LVS负载均衡四种工作模式NAT模式DR模式Tun隧道模式FULL-NAT模式四者的区别LVS负载均衡

丨析木丨·2024-02-03 11:25

【AI数字人-论文】DINet论文解读

然而在少样本条件下，实现高分辨率视频下的高质量人脸视觉配音仍然是一项挑战。一个主要原因是，在少数样本的条件下，嘴部纹理细节与驱动音频的相关性很小，

马鹤宁·2024-02-03 11:08

Kubernetes

的安装部署操作系统初始化配置部署docker引擎部署etcd集群准备签发证书环境部署Master组件部署WorkerNode组件部署CNI网络组件部署flannel部署Calico编辑部署CoreDNS负载均衡部署部署

偷个月亮吗733·2024-02-03 10:01

机器学习_无监督学习之聚类

聚类就是让机器把数据集中的样本按照特征的性质分组，这个过程中没有标签的存在。聚类和监督学习中的分类问题有些类似，其主要区别在于：传统分类问题“概念化在前”。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

k8s部署项目的优势

负载均衡：KubernetesService提供了内置的负载均衡器，可以自动分发网络流量到不同的应用副本

Takoony·2024-02-03 10:54

改变生活方式，记录美好生活10.24

每个人都知道，饮食规律，营养均衡，不熬夜、不抽烟不喝酒等等。“知道”为什么做不到呢？首先，侥幸心理。没得病之前，都自认为运气好，老天爷不会辜负自己。

羽佳成长故事·2024-02-03 10:36

ICLR 2024 | 根据压缩比率控制生成样本难度，NUS等提出首个无损数据集蒸馏方法...

©作者|郭子尧单位|新加坡国立大学数据集蒸馏旨在以生成的方式将一个大的数据集压缩成一个小的数据集。得益于生成数据的高信息密度，在压缩率较高时，数据集蒸馏的效果远超数据集剪枝等其他数据压缩方法。然而，随着压缩率的逐渐降低，现有数据集蒸馏方法的效果逐渐变差，甚至弱于从原数据集中随机选取等量数据。这导致现有数据集蒸馏方法局限于高压缩率场景，无法实现对原数据集的无损压缩。在本文中，作者分析了生成数据的难易

PaperWeekly·2024-02-03 09:46

Nginx安装以及具体应用

文章目录Centos7安装NginxNginx命令Nginx具体应用反向代理location指令说明负载均衡动静分离Nginx.conf配置详解Centos7安装Nginx下载地址：nginx:download

白小筠·2024-02-03 08:57

1.26囚徒困境（单次，多次（有限次数，无限次数）），四种策略（netlogo建模最优，利益矩阵）

被判时间越长那么奖励越少，反之奖励越多有限次数博弈就是说最后一次了，就随便破罐子破摔，不再继续合作，直接选择自己利益最大化了，如果有方式可以使其在原来、之前的基础上进一步获得收益，那么就会做，即最后会转变为纳什均衡无限次数无名氏定理选取全局最优为均衡目标实例

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:21

机器学习原理

cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布，在对测试集进行后验概率的计算Gibbs采样马尔可夫平稳过程达到收敛的后验MCMC算法给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本

ixtgtg·2024-02-03 07:51

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

首先，机器学习算法可以通过学习大量的已知样本，自动提取缺陷的特征，避免了手工特征提取的繁琐和主观性。其次，机器学习算法可以对各种不同的缺陷进行分类和识别，提高了

matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

机器学习系列 - Mean Shift聚类

图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向

学海一叶·2024-02-03 07:08

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差

Cachel wood·2024-02-03 07:35

万折必东

有两件事情AB根据马尔可夫定律，最终的均衡状态由转移概率决定，与历史无关。人是自我叙事的奴隶，所在太贪恋过往了。现在的转移概率决定了未来。

竹青_e8af·2024-02-03 07:01

我似乎只是一条裹着茧的数据条

给生活及工作上带来一些便利和帮助，人们可以自由的上传，分享知识和经验，获得信息很方便，个人信息的大量统计，海量的样本，让很多的行为都可以被预判到。未卜先知大概就这么个意思吧！

嗯是乔木啊·2024-02-03 06:57

tengine ngx_http_upstream_dynamic_module 动态域名解析功能的代码详细解析

tenginengx_http_upstream_dynamic_module动态域名解析功能的代码详细解析1.为什么需要域名动态解析2.配置指令3.加载模块3.源码分析3.1指令解析3.2upstream负载均衡算法的初始化

码农心语·2024-02-03 06:43

Sentinel 知识总结

此外，Sentinel还提供了熔断降级、系统负载均衡等功能。一、Sentinel简介1.1什么是Sentinel？

C道万古如长夜，V来！·2024-02-03 06:10

10MHz 到 80MHz、10:1 LVDS 并串转换器（串化器）/串并转换器（解串器）MS1023/MS1224

上电时，这一对芯片可通过内部产生的SYNC样本信号同步模式进行初始化或者解串器与随机数据同步。通过使用同步模式，解串器可在特定的、更短的时间参数内建立

Yyq13020869682·2024-02-03 06:05

2022-03-03 day97 kubenetes

第1章常用资源类型1.工作负载类型RCReplicaController副本控制器RSReplicaSet副本设置DPDeployment部署DSDaemonSet进程设置2.服务发现及负载均衡---网络资源类型

zhaocheng690·2024-02-03 06:30

[AIGC] 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

该算法通过迭代的方式将样本点划分到K个簇中，使得同一簇内的样本点相似度较高，而不同簇之间的样本点相似度较低。算法步骤：随机选择K个样本点作为初始的质心（簇的中心）。

程序员三木·2024-02-03 06:54

【每日晨读】人像摄影进行时：完美构图3

比如，头上的树枝、电线、主体后面的杂草、人影等等；而“真”则是对画面有益，对画面有均衡作用，或是能使主体更突出、对比更强烈的色彩、图案、形状等等。

II终生学习II·2024-02-03 06:06

sql里面按照某一列求历史累计最大值rows BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

rowsBETWEENUNBOUNDEDPRECEDINGANDCURRENTROW1.rowsBETWEENUNBOUNDEDPRECEDINGANDCURRENTROW目的：计算vintage的时候采用截止到当前期次的历史最大逾期天数来算坏样本占比

Charming&M·2024-02-03 05:08

阅读8.11知道做到之间的距离

身体：均衡饮食:因在出生在江苏，从小妈妈做的饭就是特别的有营养，我也会被影响，因此在对待饮食这块，一直是每顿饭要有肉、有菜、有汤，这就是标配。

大象小象在一起·2024-02-03 05:31

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