稀疏贝叶斯第7页

有一种体制叫做法国的社会主义

这件在中国看似稀疏平常的事，在法国就成为了一场场暴动的原因。

法飘流浪喵·2024-02-04 20:26

贝叶斯分类器

总结本节从贝叶斯公式出发，通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数，基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子，但实际情况下，不一定是正态分布的，此时就需要对概率密度函数进行估计。

抄书侠·2024-02-04 20:33

几遭风雨遇着晨

小雨稀疏的下着想是不想惊醒睡梦人，想是和着来人的步调，想是在这样的晨曦中言语着什么。晨也是稀疏平常的，像很多年前一样在无数能跟随时光走向黎明的曙光里。

云中风景·2024-02-04 19:08

复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

目录前言1.稀疏卷积2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2卷积核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

2019-03-1

ML——贝叶斯分类器贝叶斯决策论贝叶斯决策论：概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言，考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。

jessica涯·2024-02-04 18:19

夏日小记

挥手之间的专栏·2024-02-04 17:21

篝火（1）

我知道啦，”就这样还没有了解学校的环境和模样，我来到了我的宿舍楼，宿舍楼里面很空旷，大概是因为我们来的比较早吧哈哈哈.看看手里面已经被我手心攥湿的小纸条“304.6号铺”，胆战心惊来到了这个宿舍，里面稀稀疏疏的几个人都是陌生的面孔

牵紧凉柚的手·2024-02-04 17:34

二姨

二姨长得又高又胖，总穿一身蓝布衣裤，虽有些褪色但还算整洁，她头发稀疏，两条不长的辫子挂在胸前，辫稍很细且长，轻飘飘地打着卷。

彩虹风景线88·2024-02-04 11:55

机器学习_15_贝叶斯算法

少云清·2024-02-04 07:50

汤圆小姐姐剪头发

现在汤圆小姐姐的秃枕终于没有了，头发也长长了，不过头发还有些稀疏。

_Sweet·2024-02-04 07:37

贝叶斯的缺点

贝叶斯方法是一种统计学习方法，通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下，后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效，但也存在一些缺点。

人机与认知实验室·2024-02-04 06:06

2019-07-15 周学习计划

1.K近邻算法；决策树算法；朴素贝叶斯算法；2.10小节屈婉玲算法课；3.Go语言编程（许式伟）Channel看完；4.流畅的Python元类章节看完；5.减1KG；完成：1.alittle（5）2.0

昭南小星·2024-02-04 06:31

【信道估计】基于压缩感知双向中继信道估计附Matlab代码

该方法利用CS理论中的稀疏表示

前程算法matlab屋·2024-02-04 04:31

致逝去的青春|第五章表白

校园里有一条路，从最远的宿舍楼通向图书馆，有一段距离，路灯稀疏，一侧是常年不住人的教师宿舍，另一侧是刚刚栽种的小树林，高度一米左右，光秃秃的，在秋冬的时候被塑料袋、棉布包裹，春天的时候，撒了一圈儿圈的白灰

行者弓藏·2024-02-04 04:06

01-16

然后就是结合此前的概率论的速速贝叶斯算法，和概率论的基本接近，对未知情况的事物进行模拟分析，计算出大致的概率，以进行数据信息分类等操作。

姬汉斯·2024-02-04 02:06

西瓜书学习笔记——低维嵌入（公式推导+举例应用）

在kkk近邻学习中，随着数据维度的增加，样本之间的距离变得更加稀疏，导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空

Nie同学·2024-02-04 01:13

夜跑随想

路上漆黑一片，依稀可见的只有借着色泛白的乡村水泥路和稀疏的灯光，路的两侧是农田果树，几只青蛙撒开嗓门不断的在嚎叫，似乎我打搅了了它们的美梦。

想吃一碗燃面·2024-02-03 23:50

学习笔记：调动群体智慧

简单平均、贝叶斯推理、动态加权、极化。简单平均：评分可以是：对已经发生的事的评价，对未来要发生的事的预测，对某项决策的扳机。评分如果是一群人评分的平均值，无论如何都比个体评分更准确。

huifang963·2024-02-03 22:32

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

离散化的原因1.模型限制比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

100 个 NLP 面试问题

解释朴素贝叶斯的工作原理。你可以用

无水先生·2024-02-03 19:47

条件概率、全概率和贝叶斯公式

1、条件概率公式设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditionalprobability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)分析：一般说到条件概率这一概念的时候，事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合，事件A和事件B一般是有交集的，若没有交集（互斥），则条件概率为0，例如：①扔骰子，扔出的点数介于[1,3]称为事件A，扔出的点数介于[

mjiansun·2024-02-03 19:47

概率论中的全概率公式、贝叶斯公式解析

贝叶斯公式定义贝叶斯公式是条件概率的一个应用，它描述了两个事件的关系，其中一个事件发生后，对另一个事件概率的影

实名吃香菜·2024-02-03 19:15

概率论基础-条件概率、全概率公式、贝叶斯公式

目录一、条件概率 1.1条件概率定义 1.2条件概率例题 1.3乘法定理 1.4乘法定理例题 1.5全概率公式 1.6贝叶斯公式二、参考文献一、条件概率 1.1条件概率定义条件概率是指事件

Salute=·2024-02-03 19:15

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

朴素贝叶斯分类算法

本文介绍了朴素贝叶斯分类算法，标记后的话一般是自己简要总结的，是比较通俗易懂的，也就是必看的。参考：西瓜书，ysu老师课件【摘要】1.分类算法：分类算法的内容是根据给定特征，求出它所属类别。

三三木木七·2024-02-03 13:03

脱发掉发，不美观，更显老！苦恼焦虑不自信！

M型脱发头发稀疏大面积脱发瘢痕脱发梦露科艺植发案例图梦露科艺植发案例图植发就成为大家只要的选择：浓密、美观、持久！植发三小时，种出健康好头发，无需住院，随植随走！

科艺植发·2024-02-03 11:20

敬君一盏酒，人生，恰似一盏酒，小迷离微醺就好!

生活在城市难免感慨，秘境难寻，草木稀疏。大隐于市，深居简出，怕也只有这一方天地，能增色红尘岁月，回归平淡生活。有酒相伴，散去心的孤闷，人生尽欢。喜欢这样的安好，空气中弥漫着醉人的味道。

噗咻噗咻美味可口·2024-02-03 10:45

Java学习12--稀疏数组

稀疏数组的含义:如果一个数组大部分的值都是0或者相同的数值,只有少量位置有特殊需要标记的数值，那么为了省事，一堆0不用存储，只要存储特殊标记的这几个数字就可以了.举例左边是原始数组，右边是稀疏数组比如这是一个

Dear_喜阳阳·2024-02-03 09:12

BGE家族新成员——下一代通用向量模型BGE-M3

跨语言能力全面领先（Multi-Lingual）BGE-M3最高支持8192长度的输入文本，高效实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索任务（Multi-Granularity）BGE-M3同时集成了稠密检索、稀疏检索

PaperWeekly·2024-02-03 09:16

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布

ixtgtg·2024-02-03 07:51

模式识别 | PRML概览

PRML全书概览PRML全称PatternRecognitionandMachineLearning，个人认为这是机器学习领域中最好的书籍之一，全书的风格非常Bayesian，作者试图在贝叶斯框架下解释每一种机器学习模型

ZIYUE WU·2024-02-03 07:48

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

夜

入夜烟尘闭月灯影稀疏几荒凉凉风微醺车站行人匆匆分离团聚道不尽缱绻相思且行身影萧萧疲惫何处安放浅吟默唱的歌回荡回荡在路上

柒枫·2024-02-03 05:39

京东广告算法架构体系建设--大规模稀疏场景高性能训练方案演变

模型对特征规模和参数规模需求不断提升，大规模稀疏模型具有更强的表征能力，逐渐成为算法的主流趋势。但是Tensorflow在大规模稀疏参数的训练机制不完备，因此第一次最大

京东云技术团队·2024-02-03 02:58

聊聊ClickHouse MergeTree引擎的固定/自适应索引粒度

在每个datapart中，索引粒度参数的含义有二：每隔index_granularity行对主键组的数据进行采样，形成稀疏索引，并存储在primary.idx文件中；每隔index_granul

京东云技术团队·2024-02-03 02:56

用通俗易懂的方式讲解：一文详解大模型 RAG 模块

索引模块块优化滑动窗口从小到大元数据附加结构化组织层次化索引知识图谱文档组织预检索模块查询扩展多查询子查询CoVe查询转换重写HyDE查询路由元数据路由器/过滤器语义路由器查询构建检索模块检索模型选择稀疏检索器密集检索器检索器微调

Python算法实战·2024-02-03 01:43

2020-01-17

这家酒吧已过了打烊的点，门外的酒客千姿百态，坐着的，躺着的，倚靠着的.好在我还清醒，可以难得作为旁观者去注视他们.曾几何时我也是他们中的一员呢凌晨三点，街道上车已经稀疏.凄凉的晚风吹着刚长出嫩叶的新花，

酣眠初醒·2024-02-02 23:58

matlab矩阵的第一列,matlab提取矩阵第一列

第2章MATLAB矩阵及其运算2.1变量和数据操作2.2MATLAB矩阵2.3MATLAB运算2.4矩阵分析2.5矩阵的超越函数2.6字符串2.7结构数据和单元数据2.8稀疏矩阵2.1变量和数据操作2.1.1

C丶陈先森·2024-02-02 23:13

生命之倔强‖花盆中的无名草

先说此花盆的“主人”，它原是我三五年前买的一株米仔兰，由于我不擅长花事，不晓得也舍不得下剪子去修剪，养来养去，有点长疯了的意思；但枝条却很纤细，叶片稀疏，只一味地往四下里抽条。其外形甚不雅观。

爱琴海ai读书·2024-02-02 21:55

无语的世界

面对面没有只字片语不是不想说话不投机半句多无语成了最平常稀疏的事瞬间不想言语太多唯有孤独永恒缺乏沟通的世界里像黑洞一样深不见底没有语言的渲染一切都显得那么苍然无力最熟悉的陌生人成了生活中的现实写照无语的世界都不懂失去后珍惜已成过去一去不复返

茗蕙原创·2024-02-02 21:36

不容错过｜大模型等各行业最新赛事汇总，速递给你！

比赛动态1、AICAS2024大挑战：通用算力大模型推理性能软硬协同优化挑战赛比赛简介：选手基于通义千问-7B大语言模型，可从多角度提出相关方法（如模型压缩，参数稀疏，精度量化和结构剪枝等），并结合Arm

会议之眼·2024-02-02 19:06

【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别

实验三：贝叶斯垃圾邮件识别本次作业以垃圾邮件分类任务为基础，要求提取文本特征并使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件识别（调用已有工具包或自行实现）。

住在天上的云·2024-02-02 15:34

阳光下沐浴

杨春三月，春暖花开本事万物复苏的时节，更多的人还是待在家里生锈近日疫情得到控制，城市、村庄、社区街道封闭没有那么严，更多的人出门透透气，感受阳光的美妙商业区也能看到稀疏的店面有准备打扫开始营业，今天路过一个朋友的饭店

枫骨头·2024-02-02 14:57

十二月

夜色在说不清道不明的情绪里疯狂蔓延侵略路在脚下延伸月在头顶初升风撩起的发丝在空中与风耳鬓厮磨我纵容思绪信马由缰却忽略了我在路上于是跌跌撞撞所幸天寒风凛冽路上行人稀疏哦亲爱的你请让我在你季节的街道流连徘徊曾经十二月是你如今十二月是我错失的温度从来低零下的滴水成冰

南衣c·2024-02-02 14:43

paper1:Wide & Deep Learning for Recommender Systems

：Wide&DeepModels--2018.12.1/12.2两天1、论文创新点广义线性模型存在需要太多特征工程的工作；深度模型的embedding的过度概括化以至于推荐不太相关的物品当用户数据比较稀疏时

是黄小胖呀·2024-02-02 13:08

刘孝明録丨张永林诗评选抄

野菊朱彦陌路清霜里，稀疏一片丫。天寒知我性，地远是谁家。不慕三春柳，才开十月花。西风长解意，相与看归鸦。张永林简评：天马行空，空而不泛。信手拈来，尺幅千里，大有朱彦老师风范。

刘孝明字不鸣号养恬斋·2024-02-02 13:24

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实战演练贝叶斯算法中的关联规则

关联规则概念一个样本称为一个事务每个事务由多个属性来确定，这里的属性称为“项”多个项组成的集合为“项集”X==>Y：X和Y是项集；X称为规则前项；Y称为规则后项支持度支持度(support)：一个项集或者规则在所有事务中出现的频率，σ(X):表示项集X的支持度计数·项集X的支持度：s(X)=σ(X)N·规侧X==>Y表示物品集X对物品集Y的支持度，也就是物品集X和物品集Y同时出现的概率·某天共有1

hi_ly_51·2024-02-02 13:55

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实现数据预处理实战演练（以购物数据为例）

importpandasaspdfrommlxtend.frequent_patternsimportapriorifrommlxtend.frequent_patternsimportassociation_rulesretail_shopping_basket={'ID':[1,2,3,4,5,6],'Basket':[['Beer','Diaper','Pretzels','Chips','