西瓜书学习笔记系列

react学习笔记系列（二）(包含redux模式)

react学习笔记系列（二）(包含redux模式)文章目录react学习笔记系列（二）(包含redux模式)tips什么是受控组件？什么是挂载？
LynnWonderLu·2023-09-12 11:26

react学习笔记系列（四）（react-redux）

redux模式的原理此处不再赘述，以下主要参考了Redux详解，以及阮一峰老师的博客，其他内容可以参考我的前一篇博客：react学习笔记系列（二）redux是什么？
LynnWonderLu·2023-09-12 11:26

VUE源码解读（1）

Vue源码解读学习笔记系列，逐步深入解读Vue设计和源码。——CafuChino从虚拟DOM说起在使用Vue之前，Web项目最常用的库是Jquery。
CafuChino·2023-09-11 17:31

深度学习入门（四）——机器学习基础

机器学习基础机器学习-西瓜书（一）机器学习-西瓜书（二）机器学习-西瓜书（三）机器学习-西瓜书（四）机器学习-西瓜书（五）sklearn机器学习（一）sklearn机器学习（二）sklearn机器学习（
_归尘_·2023-09-09 05:34

偏差-方差分解

偏差-方差分解的内容其实在看西瓜书的时候已经学习过，但印象并不深刻（可能和西瓜书上的符号比较繁琐有关吧），此次重温，脉络清晰了不少。为避免过拟合，我们经常会在模型的拟合能力和复杂度之间进行权衡。
单调不减·2023-09-08 08:30

表示学习与深度学习

西瓜书、统计学习方法以及花书第二部分都已经草草看过一遍，前后历时大概3个月，期间也根据Hands-on一书敲了一些代码实现简单的模型。至此可说对于机器学习算是入了门了。
单调不减·2023-09-05 11:43

西瓜书 --第三章笔记

因为这次不是第一次刷，所以笔记较为简略，只是提供一个框架，书上会比较详细，我做笔记的目的是：当在我回看的时候，能自动去脑补后面的内容，会往深处想，记不起来的再去翻书，这样比较高效，也节省时间。
咸鱼在厦大·2023-09-04 02:17

golang学习笔记系列之标准库math的学习

mathmath包包含了一些基本的常量和数学函数。packagemainimport("fmt""math""math/rand""time")funcmain(){//常量fmt.Printf("math.MaxFloat64:%v\n",math.MaxFloat64)fmt.Printf("math.MaxFloat32:%v\n",math.MaxFloat32)fmt.Printf("m
白日梦想猿·2023-09-03 17:41

golang学习笔记系列之标准库time的学习

timePackagetimeprovidesfunctionalityformeasuringanddisplayingtime.（用于时间的测量和显示）基本使用//获取当前时间now:=time.Now()fmt.Printf("now:%v\n",now)year:=now.Year()//年month:=now.Month()//月day:=now.Day()//日hour:=now.Ho
白日梦想猿·2023-09-03 17:40

golang学习笔记系列之标准库json的学习

json这个包可以实现json的编码和解码，即实现json对象和struct之间相互转换。核心的两个函数funcMarshal(vinterface{})([]byte,error)//将go语言中的struct编码成json,返回json字符串的字节切片和错误信息funcUnmarshal(data[]byte,vinterface{})error//将json解码成go语言中的struct，返
白日梦想猿·2023-09-03 17:40

第八章 集成学习

试答系列：“西瓜书”-周志华《机器学习》习题试答8.1假设抛硬币正面朝上的概率weip，反面朝上的概率为1-p。
lsly·2023-09-03 04:18

机器学习-神经网络（西瓜书）

神经网络5.1神经元模型在生物神经网络中，神经元之间相互连接，当一个神经元受到的外界刺激足够大时，就会产生兴奋（称为"激活"），并将剩余的"刺激"向相邻的神经元传导。神经元模型模型中xix_ixi表示各个神经元传来的刺激，刺激强度有大有小，所以wiw_iwi表示不同刺激的权重，Θ表示阈值。一段刺激经过加权汇总再减去神经元的阈值后，经过激活函数fff处理，就是一个输出y，它如果不为0，那么y就会作用
极恶狒狒·2023-08-30 06:46

第二十二章 原理篇：UP-DETR

最近一直在忙各种各样的面试，顺便重新刷了一遍西瓜书。感觉自己快八股成精了，但是一到写代码的环节就拉跨，人真是麻了。许愿搬家前可以拿到offer！
江米江米·2023-08-29 09:20

机器学习入门书：动手学机器学习

上海交通大学ACM班创办人俞勇教授团队编写，"西瓜书"作者周志华力荐的机器学习入门书：《动手学机器学习》出版啦！
人邮异步社区·2023-08-28 02:46

「Python」机器学习之线性判别分析（代码，不调包）

机器学习之线性判别分析（代码，不调包）前言1线性判别分析（LDA）2实现2.1LDA实现2.2数据集示例3最后前言语言：python库：numpy,matplotlib教材参考：《机器学习》——周志华2016版（“西瓜书
武的阶乘·2023-08-25 23:48

西瓜书扩展_拉格朗日对偶

原始目标函数（有约束条件）对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式：新构造的目标函数（没有约束条件）因为我们要求解的是最小化问题，所以一个直观的想法是如果我能够构造一个函数，使得该函数在可行解区域内与原目标函数完全一致，而在可行解区域外的数值非常大，甚至是无穷大，那么这个没有约束条件的新目标函数的优化问题就与原来有约束条件的原始目标函数的优化是等价的问题。通过给每一个约束条件加上一个拉格朗日乘
我_7·2023-08-24 11:19

机器学习西瓜书——基尼指数

CART决策树使用“基尼指数”（Giniindex）来选择划分属性。书上并没有写出具体的例子供参考，这里给出一个例子。首先先列出求取基尼指数所需要用的公式。数据集D的纯度可用基尼值来度量。Gini(D)越小，则数据集D的纯度越高。（Pk指的是正例在总体中的比例）属性a的基尼指数定义为：求取得出属性a的基尼指数后，再求取其他属性的基尼指数，最后比较获得基尼指数最小的属性为最优划分属性，并继续求取次级
张=小红=·2023-08-22 11:08

STM32 F103C8T6学习笔记10：OLED显示屏GIF动图取模—简易时钟—动图手表的制作~

今日尝试做一款有动图的OLED实时时钟，本文需要现学一个OLED的GIF动图取模其余需要的知识点有不会的可以去我STM32F103C8T6学习笔记系列专栏自己查阅把，闲话不多，直接开肝~~~文章提供源码
NULL指向我·2023-08-21 08:39

决策树代码实例(全部代码,包含绘图,ID.3算法,西瓜书示例)

importmathimportmatplotlib.pyplotaspltD=[['青绿','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['青绿','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['浅白','蜷缩','浊响'
TomcatLikeYou·2023-08-20 08:43

西瓜书之神经网络

一，神经元模型所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。M-P神经元M-P神经元：接收n个输入(通常是来自其他神经元)，并给各个输入赋予权重计算加权和，然后和自身特有的阈值θ进行比较(作减法)，最后经过激活函数f(模拟“抑制"和“激活”)处理得到输出(通常是给下一个神经元)神经元
Allenspringfestival·2023-08-17 07:56

DoIP学习笔记系列：（六）满足AES128-CMAC算法的“安全认证”.dll生成实践

文章目录1.算法Demo2.算法实现传送门DoIP学习笔记系列：导航篇AES128-CMAC算法在汽车电子控制单元的软件开发中涉及到安全相关的需求经经常用到，具体的算法原理请各位小伙伴自行百度，本篇主要向大家分享该算法如何集成到
智驾·2023-08-17 02:26

DoIP学习笔记系列：（五）“安全认证”的.dll从何而来？

1.1.dll文件base1.2增加客户需求算法传送门DoIP学习笔记系列：导航篇1.“安全认证”的.dll从何而来？
智驾·2023-08-17 02:25

西瓜书-线性模型

线性模型.png1.基本形式1.线性模型：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数2.非线性模型：在线性模型的基础上引入层级结构或高维映射3.可解释性：w直观表达了各属性在预测中的重要性2.线性回归线性回归：试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记image.png对离散属性，若属性间存在“序”关系，可通过连续化将其转化为连续值；若属性间不存在“序”关系，假定有k个属性值，则通常转化
estate47·2023-08-16 19:01

西瓜书+南瓜书第六章支持向量机

目录前言一、间隔与支持向量二、对偶问题三、核函数四、软间隔与正则化前言即使现在深度学习神经网络的影响力逐渐增强，但SVM在中小型数据集上依旧有着可以和神经网络相抗衡的模型鲁棒性，在曾经的机器学习界有着很深的影响力。一、间隔与支持向量支持向量机很重要的一个应用就是用来分类，在给定一个训练样本集的情况下，如何能基于训练样本集找到一个划分超平面，将不同类别的样本划分开来，如下图所示，能够将不同类别的样本
talentsta·2023-08-15 08:46

MATLAB/simulink中PID Tuner工具箱（APP）

MATLAB学习笔记系列第五篇了，这一篇重点讲一下pidtunner的使用。
Chillinglu·2023-08-14 17:31

【机器学习】十大机器学习基础算法

对于一个初学者来讲，周志华教授的西瓜书是一个很好的选择，以及相关机器学习视频课程是必不可少的，在这里我先分享基础学习视频机器学习课程（20集），网上有很多公开课程，大家可以
infinite_with·2023-08-14 05:15

具体数学学习笔记系列（一）

这是《具体数学-计算机科学基础》这个系列开篇的第一课，也希望我能够坚持将这本书读完并且有所收获，其实说来也是惭愧，这本书我是在一年前就购买了的，包括英文版和中文版，但由于种种原因，一直都没有开始去阅读（其实就是自己比较的懒），前几天突然在自己的书架上发现了这本书，我实在不忍心这么一本非常好的书籍就这样摆着，所以拿下来开始阅读，读完前言和目录，我发现这本书确实不同于一般的计算机类的书籍，也不同于一般
玻璃瓶外的水·2023-08-13 14:06

[006]嵌入式学习：采用STM32CubeMX进行FreeRTOS配置

【本文为百问网&韦东山【物联网智能家居实战训练营】学习笔记系列】引言目前在单片机领域，FreeRTOS和RT-Thread为两个最常用的实时多任务操作系统。
ken_5460·2023-08-12 21:35

Redis学习笔记系列(七)——基本数据类型之有序集合

5.5有序集合(sorted-set)5.5.1ZADDZADDZADD命令用于将指定元素及其score值添加至有序集合中，并返回新增的元素个数（除使用INCR参数的情况外），在Redis2.4及以上版本中可一次添加一个或多个元素。当添加的元素已存在时，将会更新其score值，并根据该值重新插入到对应的位置保持正确的顺序。ZADDkey[NX|XX][CH][INCR]scoremember[sc
复旦猿·2023-08-11 07:49

假设空间和版本空间，的java解法(西瓜书,习题)

换了个电脑,没有python环境,用java先搞吧.西瓜书（机器学习周志华）的计算方案/***记*色泽：青绿=1,乌黑=2，浅白=3，通配符=4*根蒂：蜷缩=1,硬挺=2，稍蜷=3，通配符=4*敲声：浊响
TomcatLikeYou·2023-08-11 06:57

机器学习啃书计划

机器学习啃书计划reference：西瓜书和吴恩达视频https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes/blob/master/周志华
IKKA·2023-08-08 18:40

LDD学习笔记系列之一

预备知识头文件#include//可装载模块需要的大量符号和函数定义#include//指定初始化和清楚函数#include//装载模块时向模块传递参数#include/*printk()*/#include/*errorcodes*/描述性定义MODULE_LICENSE("DualBSD/GPL");MODULE_AUTHOR(author);MODULE_DESCRIPTION(descri
卐卍扫地僧卐卍·2023-08-08 13:27

西瓜书读书笔记整理（五）—— 第四章 决策树

第四章决策树4.1基本流程4.1.1什么是决策树算法4.1.2决策树学习的目的4.1.3决策树学习基本过程4.1.4决策树学习基本算法4.1.5递归结束的三种情况4.2划分选择4.2.1信息增益（informationgain）——ID3决策树学习算法属性划分准则4.2.2信息增益率（informationgainrate）——C4.5决策树学习算法属性划分准则4.2.3基尼指数（Giniinde
smile-yan·2023-08-07 18:04

1、ZigBee 开发教程之基础篇—ZigBee简介和学习方法

4、ZigBee的特点5、ZigBee无线网络通信信道分析6、ZigBee的网络拓扑模型7、ZigBee的应用范围8、本人所使用的开发板的硬件资料9、快速掌握ZigBee的学习方法1、前言ZigBee学习笔记系列是基于笔者需要使用
Geek@Yang·2023-08-06 17:42

个人规划（研0暑假版）

下面个人计划暑假学习内容：7~8月机器学习(吴恩达+《西瓜书》+实践补充)8~9月深度学习(吴恩达+《python深度学习》+动手学习深度学习)之后每天都会通过CSDN的方式来记录每天学习情况，每周会更新一个视频至
WananRd·2023-08-06 08:07

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第6章支持向量机

笔记心得6.1间隔与支持向量——www是法向量，垂直与超平面wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0。这一节了解了支持向量机的基本型。min⁡w,b12∣∣w∣∣2s.t.yi(wTxi+b)≥1,i=1,2,...,m.\min_{w,b}\frac{1}{2}||w||^2\\s.t.\\y_i(w^Tx_i+b)\ge1,\qquadi=1,2,...,m.w,bmin21∣∣w∣∣2s
一个甜甜的大橙子·2023-08-06 08:28

Makefile学习笔记（2）—— C语言LED灯实验

写在前面的话：关于Makefile学习笔记系列的文章，是我正在学习的正点原子的阿尔法开发板的内容，所有例程源码均来自正点原子的例程，写这个文章的目的是为了学习Makefile。
轻染QAQ·2023-08-05 01:12

Makefile学习笔记（1）—— 汇编LED灯实验

写在前面的话：关于Makefile学习笔记系列的文章，是我正在学习的正点原子的阿尔法开发板的内容，所有例程源码均来自正点原子的例程，写这个文章的目的是为了学习Makefile。
轻染QAQ·2023-08-05 01:42

DoIP学习笔记系列：（三）用CAPL脚本过“安全认证”，$27服务实现

文章目录1.如何调用接口通过安全认证？如何新建CAPL工程，在此不再赘述，本章主要分享一下如何在CAPL中调用DoIP接口、diag接口进行DoIP和诊断的测试。注意：CANoe工具本身的使用没什么难的，所谓会者不难难者不会，各位小伙伴有疑问要多问，多交流，往往难事都只是一层窗户纸1.如何调用接口通过安全认证？在DiagnosticConsole中可以通过“手点”的方式，可以通过“安全认证”，但往
智驾·2023-08-04 20:07

DoIP学习笔记系列：（四）用CAPL脚本读取DID的关键点

文章目录1.如何在CAPL中读取DID？1.1避坑如何新建CAPL工程，在此不再赘述，本章主要分享一下如何在CAPL中调用DoIP接口、diag接口进行DoIP和诊断的测试。1.如何在CAPL中读取DID？通常在实际项目中，会有很多DID，各种版本号、各种观测量，如果手动点，显然很麻烦，如果要“批量”读取DID，那最好通过CAPL脚本的方式读取，博主在编写脚本时，遇到了很多坑，本篇主要讲讲怎么避坑
智驾·2023-08-04 20:36

Redis学习笔记系列(十)——Redis集群之主从复制模式

8.Redis集群Redis单机部署在测试环境是可以的，但是如果在生产环境也是单机的话，就会有单点故障，因此需要引入集群，保证redis集群的高可用。Redis集群部署有三种方案：主从复制模式哨兵模式集群模式8.1主从复制模式8.1.1主从复制结构Redis主从复制结构主从复制模式中包含一个主数据库实例（master）与一个或多个从数据库实例（slave），如上图。客户端可对主数据库进行读写操作，
复旦猿·2023-08-03 22:16

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第5章神经网络

算法如下（公式参考西瓜书）停止条件与缓解BP过拟合的策略有关，一种策略是“早停”，一种是“正则化”。
一个甜甜的大橙子·2023-08-03 17:32

吃透《西瓜书》第四章 决策树定义与构造、ID3决策树、C4.5决策树、CART决策树

目录一、基本概念1.1什么是信息熵？1.2决策树的定义与构造二、决策树算法2.1ID3决策树2.2C4.5决策树2.3CART决策树一、基本概念1.1什么是信息熵？信息熵:熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标，代表一个系统中蕴含多少信息量，信息量越大表明一个系统不确定性就越大，就存在越多的可能性，即信息熵越大。1.2决策树的定义与构造决策树是一种基于树形结构来进行决策的算法，它的主要原理是将数据集
rookie_coder_996·2023-08-01 12:33

【机器学习】西瓜书习题3.3Python编程实现对数几率回归

参考代码结合自己的理解，添加注释。代码导入相关的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportlinear_model导入数据，进行数据处理和特征工程#1.数据处理，特征工程data_path='watermelon3_0_Ch.csv'data=pd.
一个甜甜的大橙子·2023-07-31 00:00

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第4章决策树

这一章学起来较为简单，也比较好理解。4.1基本流程——介绍了决策树的一个基本的流程。叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。并且给出了决策树学习的基本算法。上述算法递归返回的情形2和情形3不同之处：情形2是利用当前结点的后验分布，情形3则是把父结点的样本分
一个甜甜的大橙子·2023-07-31 00:00

【机器学习】西瓜书习题3.4Python编程比较 10 折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率

3.4选择两个UCI数据集，比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率.参考代码结合自己的理解，添加注释。数据集链接，下载后的数据在后缀名是data的文件中，使用记事本打开，本次解题需要去掉第一行属性名称，再保存为txt格式文件。代码导入相关库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportlinear_modelfromsklearn.
一个甜甜的大橙子·2023-07-31 00:29

【机器学习】西瓜书习题3.5Python编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集 3.0α上的结果

参考代码结合自己的理解，添加注释。代码导入相关的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibfrommatplotlibimportpyplotasplt导入数据，进行数据处理和特征工程得到数据集D={(xi,yi)}i=1m,yi∈{0,1}D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^m,y_i\in\{0,1\}D={(xi,yi)}i=1m
一个甜甜的大橙子·2023-07-31 00:59

DoIP学习笔记系列：导航篇

文章目录1.前言2.导航3.参考资料1.前言DoIP学习笔记系列是一整套基于网络的诊断协议学习笔记，非常适合对有UDS基础但对DoIP没有实战经验的小伙伴参考，通过源协议讲解，企标讲解，测试需求讲解，测试用例讲解
智驾·2023-07-29 18:44

DoIP学习笔记系列：（二）VN5620 DoIP测试配置实践笔记

文章目录1.添加.cdd2.CAPL中调用接口发送DoIP请求3.“EthernetPacketBuilder”的妙用4.CANoe也可以做交互界面在进行测试前，先检查车载以太网硬件连线是否正确，需要注意连接两端的Master、Slave，100M、1000M等基本情况，在配置VN5620的时候就可以灵活处理了。成功安装CANoe后，可以在PC上找到“VectorHardwareConfigura
智驾·2023-07-29 18:44

DoIP学习笔记系列：（一）DoIP协议概述

文章目录1.为什么会有DoIP协议的需求产生？2.DoIP协议入门2.1传输层协议和网络层服务2.2物理层和数据链路层2.3协议介绍2.3.1报文封装结构2.3.2端口号2.3.3DoIP报文格式2.3.3.1DoIP首部，协议版本号2.3.3.2DoIP首部，协议版本号取反2.3.3.3DoIP首部，负载类型2.3.3.3DoIP首部，负载长度2.3.4DoIP节点管理报文2.3.4.1DoIP
智驾·2023-07-29 18:44
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