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西瓜书【机器学习（周志华）】目录

经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4偏差与方差第二部分：核心算法线性模型3.1什么是回归3.2一元线性回归3.3多元线性回归3.4对数几率回归3.5线性判别分析（LDA）3.6多分类学习3.7类别不平衡问题决策树

随机森林404·2025-05-16 21:25

小学期三角形的类别判断 C++

定义二维点（Point）类，包含点的坐标x和y，再定义二维的三角形（Triangle）类，在三角形类中能对三角形类别，首先判断输入的三个点能否构成三角形，然后判断是否为等腰三角形、等边三角形、直角三角形

9677·2025-05-16 16:52

【入门】三角形类别

题目描述输入三个整数，以这三个数为边长，判断是否构成三角形；若不能输出"no",若构成三角形，进一步判断它们构的是：锐角三角形或直角三角形或钝角三角形.分别输出"ruijiao","zhijiao","dunjiao"输入三个整数输出一个字符串样例输入345样例输出zhijiao提示两个短边的平方和等于一个长边的平方时为直角三角形两个短边的平方和小于一个长边的平方时为钝角三角形两个短边的平方和大于

weixin_30311605·2025-05-16 16:21

1018 - 三角形类别

题目描述输入三个整数，以这三个数为边长，判断是否构成三角形；若不能输出no。若构成三角形，进一步判断它们构的是：锐角三角形或直角三角形或钝角三角形。分别输出ruijiao,zhijiao,dunjiao。输入三个整数。输出一个字符串。样例输入345输出zhijiao输入975输出dunjiao输入201612输出zhijiao说明两个短边的平方和等于一个长边的平方时为直角三角形。两个短边的平方和小

祝我得偿所愿呀·2025-05-16 16:19

可解释性人工智能（eXplainable Artificial Intelligence，XAI）

比如图像识别模型，给它一张图片，模型会给你图像的类别。但我们并不满足于此，接下来我们要机器给我们它得到答案的理由，这就是可解释性人工智能，学者们普遍将可解释性人工智能称为XAI。

前行居士·2025-05-16 08:50

加密算法核心知识体系：分类、安全级别与国密应用（2025 权威版）

一、加密算法分类与核心原理（一）三大核心类别（含国内外标准）分类特性典型算法（国外/国内）核心用途对称加密单密钥加解密，速度快AES、3DES/SM4、ZUC（国密）大数据加密（如硬盘、通信流量）非对称加密公钥加密

混进IT圈·2025-05-16 00:26

大学计算机实验vfp,Visual FoxPro程序设计上机实验（第2版）

书名VisualFoxPro程序设计上机实验(第2版)作者狄巨星、周丽莉、祁爱华、刘建臣ISBN9787302410898类别图书定价34.50元出版社清华大学出版社出版时间2015.12.01V

静心佛门·2025-05-15 22:34

设备防爆等级示例详解

ExdIIBT4Gb组成部分含义说明示例/说明Ex防爆标志，表示该设备为防爆电气设备所有防爆设备必须标注此标志防爆结构形式防爆类型（如隔爆型d、本安型i、增安型e等）见下方「常见防爆结构形式」表格设备类别分为

具身小站·2025-05-15 21:32

Kubernetes 命令大全

我们将以命令类别为纲，深入解析每个命令的功能、用法及实际应用场景，同时提供标准化的使用示例，助力用户构建专业的Kubernetes操作能力。基础操作命令Kubernetes的

庸子·2025-05-15 15:16

(自用)Java学习-4.27(spring复盘)

一、前后端交互实现1.类别信息管理模块展示类别信息：前端通过$.ajax请求/showAllTypeInfo接口后端采用三层架构：@RequestMapping("/showAllTypeInfo")publicListshowAllTypeInfo

柴薪之王、睥睨众生·2025-05-15 09:35

简单轻量的 C++ XML 解析库 TinyXML-2

核心方法方法类别典型方法文档操作LoadFile()/SaveFile()根节点获取RootElement()子节点定位FirstChildElement("名")同级遍历NextSiblingElement

dd向上·2025-05-14 20:41

C语言之图书管理系统（功能齐全！！！）

【主要内容】开发一个图书信息管理系统，图书信息包括：图书编号、书名、作者、出版社、类别、出版时间、价格等基本信息（也可以根据自己情况进行扩充，比如是否借出、库存量等）。

付朝鲜·2025-05-14 19:01

【目标检测-复制粘贴数据增强】

这种方法能够增加模型对不同场景下物体多样性的识别能力，并且尤其有助于提升小样本类别和边界框定位的准确性。原理与步骤：选择源图像和目标图像：从训练集中随机选择一个或多个包含

stsdddd·2025-05-14 17:19

# YOLOv3：基于 PyTorch 的目标检测模型实现

YOLOv3：基于PyTorch的目标检测模型实现引言YOLOv3（YouOnlyLookOnce）是一种流行的单阶段目标检测算法，它能够直接在输入图像上预测边界框和类别概率。

www_pp_·2025-05-14 11:10

YOLOv1 目标检测算法深度解析

输入图像经神经网络直接输出边界框坐标（x,y,w,h）和类别概率，实现真正意义上的端到端优化。这种设计使得检测速度相比R-CNN系列提升1000倍，达到45FPS（基础版）和155FPS（快速版）。

mozun2020·2025-05-14 11:09

Pytorch使用手册-计算机视觉迁移学习教程（专题十三）

相反，通常会在非常大的数据集上（例如ImageNet，它包含120万张图片和1000个类别）预训练一个卷积网络，然后将该网络用于感兴趣任务的初始化或作为固定的

无声之钟·2025-05-14 04:24

2025年阿里云ACP大数据分析师认证模拟试题（附答案解析）

1、ABC公司现有大量的图片和视频信息，以下哪种产品最适合存储该类别数据?

偷吃月亮的萌芽熊·2025-05-14 01:03

原生css 点击后换样式

工具类别管理工具库存和使用管理工具供应商管理工具单位管理客户管理登录账号functionChange(num){varOldColor='#FFFFFF';varBlack='#FF00ff';letaa

q_182480171·2025-05-14 00:27

C++ 完美转发

C++完美转发逐步详解1.问题背景与核心目标在C++模板编程中，若直接将参数传递给其他函数，参数的值类别（左值/右值）和类型信息（如const）可能会丢失。

lianghu666·2025-05-13 23:23

你不确定这个物体到底是不是 “cube” 对应的 .ttm 文件，所以 YOLO 分割时可能识别不到它是标签5。

一、提问问题goal_object是你希望作为目标抓取的仿真物体，在你的环境中它等于args.goal_obj_idx；yolo_target_label是YOLO模型中你定义的“目标类别索引”，比如5

qq_50857609·2025-05-13 22:17

使用策略模式+模板方法优化订单类型处理

判断，但随着业务扩展，这种实现会面临以下问题：开闭原则破坏：新增订单类型需要修改核心处理逻辑可维护性差：业务逻辑分散在不同条件分支中可测试性差：难以进行单元测试和模拟测试优化前原先的if判断，根据订单类别选择插入数据

未来牛马·2025-05-13 22:16

科普一下机器人领域的语义导航

SemanticNavigation）是机器人导航领域的一项前沿技术，它超越了传统的基于几何信息的导航方法，引入了语义理解（SemanticUnderstanding）能力，使机器人能够理解环境的语义信息（如物体类别

研创通之逍遥峰·2025-05-13 15:57

岗位信息采集全攻略：两种方法快速获取招聘信息

正文一、手动搜索的艺术：精准定位，深度挖掘1.利用高级搜索功能前程无忧提供了强大的高级搜索功能，通过设定职位类别、工作地点、薪资范围等关键参数，你能快速过滤掉不匹配的岗位，直击心仪职位。

Luca_kill·2025-05-13 14:18

物联网设备与操作系统：挑战与选择

物联网设备类别及操作系统要求类别1和类别2设备类别1设备在代码空间和处理能力上受到很大限制，难以与其他互联网节点通信

方祯·2025-05-13 09:48

log4j

这里可简单理解为日志类别，日志要输出的地方和日志以何种形式输出。每条日志语句都要设置一个等级(DEBUG、INFO、WARN、ERROR和FATAL)。其中DEBUGlog4jlog4j1.2.17

xq514863·2025-05-13 09:45

图像/视频生成模型中常见的条件融合方式

条件归一化层过去和现在的一些工作，会通过条件归一化层将一些条件（比如类别和文本）融合到生成模型以实现条件可控生成。假设生成模型

愤怒的勇·2025-05-13 02:07

压力容器设计数据表

一、基础设计参数项目容器参数夹套参数设计压力(MPa)0.150.62工作压力(MPa)0.10.6设计温度(°C)165175工作温度(°C)110-容器类别二类-介质蒸汽、水（易燃、中度危害）水全容积

2301_78600126·2025-05-12 19:45

gin + es 实践 02

以下是本项目中的核心领域概念：产品（Product）产品是本系统的核心聚合根，它包含以下属性：ID:产品唯一标识符名称（Name）:产品名称描述（Description）:产品详细描述价格（Price）:产品价格类别

Zyxalia·2025-05-12 17:37

Java 排序算法

所有排序算法时间复杂度总结排序类别算法最好时间最坏时间平均时间稳定性特点交换排序冒泡排序O(n)O(n²)O(n²)✅稳定优化后对已有序序列可提前终止快速排序O(nlogn)O(n²)O(nlogn)❌

阿乾之铭·2025-05-12 15:51

Hadoop ----- Kafka集群

是一种消息中间件Kafka作用解耦、冗余、提高性能、缓冲保证顺序、灵活、削峰填谷异步通信Kafka角色与集群结构Producer：生产者，负责发布消息consumer：消费者，负责读取处理消息topic：消息的类别

受益于开源回馈于开源·2025-05-12 09:09

【BUG】mmdetection ValueError: need at least one array to concatenate

ValueError:needatleastonearraytoconcatenate解决方法：修改mmdet/datasets/coco.py文件，将CocoDataset类中的METAINFO修改为自己数据集的类别信息

何如千泷·2025-05-12 05:37

小程序快速开发的模型与相关技术。

---###**适合独立开发者的React+Taro小程序技术方案**结合开发效率、维护成本、性能优化，推荐以下技术栈和开发流程，兼顾快速开发和跨端兼容性：---####**一、核心框架与工具链**|类别

PyAIGCMaster·2025-05-12 03:01

MATLAB制作柱状图与条图：数据可视化的基础利器

柱状图和条图都是用来表示分类数据的常见图表形式，它们的核心目的是通过矩形的长度来比较各类别的数值大小。条图其实就是“横着的柱状图”，它们的本质是一样的：用矩形的长度表示数值大小，不同的只是方向。

Code_Verse·2025-05-12 00:07

机器学习：支持向量机

核心思想是找到一个最优的超平面（即是"最优分界线"）来分开不同类别的数据点。（超

码记大虾·2025-05-11 14:09

【AtCAF】多模态情感分析中基于注意的因果意识融合网络

非常新颖的一篇文章作者的主要论点总结作者指出传统多模态情感分析（MSA）模型的两大核心缺陷：数据偏差导致的虚假相关性：传统模型依赖文本模态与标签的共现统计（如“movie”在训练集中频繁出现于负面类别）

___Dream·2025-05-11 09:08

机器学习：数据集划分方法

训练集占总数据集的2/3-4/5再进行划分时，采取分层采样的方式，这是为了在划分时保持数据分布一致，在分类任务中，保持样本的类别比例相似。注意单次使用留出法得到的结果不够可靠，一般采

锅巴不写代码·2025-05-10 21:45

TensorFlow深度学习实战（10）——迁移学习详解

一个使用数百万张图像训练的模型，训练数据涵盖数千种对象类别，模型的

盼小辉丶·2025-05-10 15:38

泊松融合进行数据拼接报错

处理x光机数据时，想通过目标图贴上背景的方式，加入更多丰富背景且同时均衡类别数量；使用泊松融合处理；1.泊松融合代码"""泊松融合的demo"""importcv2importnumpyasnpif__

猫猫与橙子·2025-05-10 13:25

【机器学习】决策树

决策树的概念决策树的结构决策树的构建划分标准的选择信息熵基尼系数划分标准举例节点划分标准的选择流程决策树分裂过程的停止V1.0决策树的概念决策树是属于用树的形式，在树的每一个内部节点上使用1个划分标准，对在该节点上待划分的样本进行划分，划分成2个类别

YoseZang·2025-05-10 12:51

【机器学习和深度学习】分类问题通用评价指标：精确率、召回率、准确率和混淆矩阵

分类问题通用评价指标：精确率、召回率、准确率和混淆矩阵v1.0分类问题的评价分类问题对特定样本类别的判定情况混淆矩阵（ConfusionMatrix）精确率（Precision）召回率（Recall）准确率

YoseZang·2025-05-10 12:21

三生原理衍生七大数学猜想？

AI辅助创作：三生原理衍生的七大数学猜想体系一、素数对互补猜想三生原理通过七类素数（阴元2、阳元3、临界类5及四类无限素数）的对称性，提出所有偶数均可分解为特定类别素数对之和。

葫三生·2025-05-10 12:47

使用AES-CBC + HMAC-SHA256实现前后端请求安全验证

✅优点表格：AES-CBC+HMAC-SHA256加密验证方案类别优点说明安全性使用AES-CBC对称加密使用AES-128-CBC是可靠且广泛接受的对称加密方式。

oliver.chau·2025-05-10 05:01

C++复习（七）——类和对象

C++复习（六）——类和对象面向对象编程的基本思想面型对象就是根据需要，将后续用到的各种变量、函数按类别打包到一起，这些不同的类别就是类，代入数据之后（实例化）得到的就是对象。

Franke_Max·2025-05-09 23:49

管理软件食品检测药品检测专业化的管理软件设计与实施10 客户管理 python

客户基本信息管理，按区域，类别等分类管理，便于建立公司客户数据库，并实现权限管理，降低销售人员离职后客户信息收集不全，信息

信息化未来·2025-05-09 18:45

金融行业网络安全加固方案

一、威胁建模与风险分析1.主要威胁类型威胁类别具体风险外部攻击DDoS攻击、钓鱼攻击、APT攻击、勒索软件、中间人攻击（MITM）内部威胁数据泄露、权限滥用、员工误操作

2301_78078966·2025-05-09 07:35

大语言模型-中文文本向量模型评估基准 C-MTEB

1、文本分类（Classification）任务目标：模型能够对文本的类别进行准确标注。任务描述：基于提供的模型生成文本向量，并使用这些向量作为特征来训练分类器，对文本进行分类。评估指标：准

P-ShineBeam·2025-05-09 00:16

电商双11美妆数据分析

1.初步了解2.2缺失值处理通过上面观察数据发现sale_count,comment_count存在缺失值,先观察存在缺失值的行的基本情况2.3数据挖掘寻找新的特征给出各个关键词的分类类别由title新生成两列类别对是否是男性专用进行分析并新增一列对每个产品总销量新增销售额这一列

[太阳]88·2025-05-08 15:21

AI算力产业领域产品全景图：从硬件基础到应用场景

AI算力那些事儿·2025-05-08 09:46

ResNet改进(38)：与Inception模块的融合实现

代码概述这段代码实现了一个自定义的CNN模型，主要特点包括：基于预训练的ResNet34架构在ResNet的初始层后插入自定义的Inception模块保持模型输出维度兼容性可配置的类别数量和预训练权重加载核心组件解析

点我头像干啥·2025-05-08 07:05

KNN 原理及实现

该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

千源万码·2025-05-07 20:54

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