贝叶斯判别准则

benchmark和baseline的联系与区别

Benchmark（基准）：基准是指作为参考标准的一组算法或数据集，通常是在特定任务或领域中广泛接受的准则。基准的目标是提供一个衡量算法性能的标准，以便其他算法可以与之进行比较。
Lntano__y·2025-03-10 19:41

黑客入门手册

一、黑客技术学习的认知前提1.1什么是真正的"黑客"黑客精神的核心：探索系统原理与漏洞本质白帽/灰帽/黑帽的伦理边界（以《网络安全法》为准则）1.2学习前的法律警示渗透测试授权原则虚拟机实验环境搭建的重要性推荐工具
嗨起飞了·2025-03-09 09:48

数学建模：评价性模型学习——层次分析法（AHP模型）

目录前言一、流程介绍二、模型实现1.构建层次结构2.构建判断矩阵1.对指标进行赋权2.建立判断矩阵3.层次单排序及一致性检验1、准则层2、方案层4、计算得分三、方法分析总结前言之前在课程作业上简单用过层次分析法
美肚鲨ccc·2025-03-09 04:54

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了
qq_43625764·2025-03-09 01:05

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

）使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯
生信与基因组学·2025-03-09 00:18

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备：准备包含高中物理题目的数据集，每个题目都有对应的类别标签。
max500600·2025-03-08 19:17

信息管理之信息管理者的好习惯，轻松管理项目，实现知识复利

总结在保持内心守序的同时，我们还须遵循一套外部秩序——由基本原则和行为准则构成的规则体系。本文介绍的体系给出三种好的习惯，帮助我们减轻认知负荷，释放思维能力。
Linzerox·2025-03-08 16:38

第0节 机器学习与深度学习介绍

利用多层神经网络从大量数据中进行学习（设计一个很深的网络架构让机器自己学）（深度学习就是找一个函数f）机器学习算法简介（狭义）一般是基于数学，或者统计学的方法，具有很强的可解释性经典传统机器学习算法：KNN、决策树、朴素贝叶斯一
汉堡go·2025-03-08 01:34

01计算机视觉学习计划

第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布、贝叶斯定理微积分
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；4、有监督的机器学习中，我们可以概述为通过很多有标记的数据，训练出一个模型，然后利用这个，对输入的X进行预
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

冗余-安全设计的基石

1.单一故障准则在一个系统的运行过程中，单一子系统出现故障或失效的几率
功能安全·2025-03-06 16:50

【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】

第七章：贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念：贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说，就是根据已知的一些条件，去计算每个类别出现的概率，然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。
游戏乐趣·2025-03-06 11:07

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

第一章：机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学，主要算法是神经网络。
走在考研路上·2025-03-06 10:29

机器学习之学习笔记

学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法
孤城laugh·2025-03-06 00:39

Python网络爬虫技术：现代应用、对抗策略与伦理边界

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自学不成才·2025-03-04 20:17

规控算法工程师的技术图谱和学习路径

概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可
执于代码·2025-03-03 23:09

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、
执于代码·2025-03-03 23:09

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

数据挖掘实习面经一

京东数据挖掘算法一、介绍贝叶斯优化的原理贝叶斯优化（BayesianOptimization）是一种用于优化黑盒函数的有效方法，特别适用于目标函数评估成本较高、不可导或难以解析表达的
Y1nhl·2025-03-02 15:58

An Iterative Technique for the Rectification of Observed Distributions 论文阅读

AnIterativeTechniquefortheRectificationofObservedDistributions-L.B.Lucy1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.新方法与公式分析2.1核心思路：基于贝叶斯定理的迭代框架
青铜锁00·2025-03-01 16:27

Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读

AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际应用意义2.论文提出的新方法、公式与优势（重点）2.1方法框架2.1.1贝叶斯建模
青铜锁00·2025-03-01 16:27

《AI大模型开发笔记》——提示词工程

提示调整提供了对模型行为的直观控制，但对提示的确切措辞和设计敏感，因此需要精心制定的准则以实现期望的结果。2.提示工程的原则2.1.给模型清晰指令：
Richard Chijq·2025-03-01 04:27

C语言学习5——核心语法4(for、数组)

循环从表达式1开始——>表达式2(判别
不加香菜的锅包肉·2025-02-28 12:33

编程基础-算法研究-算法题

没想到工作几年后还要考算法题目遂研究记录目录0.简介1.丑数1.1题目1.2要点1.2.1丑数如何判别1.2.2后续丑数如何找到1.2.3结尾th,nd,st规律1.2.4完整可参考代码2大斐波那契数2.1
周陽讀書·2025-02-28 08:30

重启与新生，哪家在线教育的转型最有看点？

各家转型的结果陆续出炉，北京时间2022年3月9日，一起教育科技公布了2021年第四季度及全年财报：在2021年第四季度，一起教育科技净收入5.425亿元人民币，同比增长11.5%，更重要的是在非美国通用会计准则下
美股研究社·2025-02-27 15:35

C++ 书籍分享：带你畅游编程世界

提高C++性能的编程技术.左飞深度探索C++对象模型C和C++安全编码（中文版）.Robert.C.SeacordC++编程艺术C++编程规范-101条规则准则与最佳实践无论你是刚踏入编程领域的新手，还是寻求技术突破的进阶者
七七知享·2025-02-27 12:19

《深度揭秘：生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》

生成对抗网络：技术基石剖析生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，二者通过对抗
程序猿阿伟·2025-02-27 00:11

《深度揭秘：生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》

生成对抗网络：技术基石剖析生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，二者通过对抗
·2025-02-26 23:07

《深度剖析：生成对抗网络中生成器与判别器的高效协作之道》

生成器与判别器作为GAN的核心组件，它们之间的协作效率直接决定了GAN在图像生成、数据增强、风格迁移等众多应用中的表现。
程序猿阿伟·2025-02-26 23:04

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

2024ICIC1INTRO对于文本嵌入，过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。
UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

大数据的核心要点之一，数据作为资产是怎样入表的？

**一、数据资产入表核心框架**基于《企业会计准则》及《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资产入表需满足：可控制性（企业拥有数据所有权或使用权）可计量性（成本或价值可量化）经济利益可预期性（能带来未来收益
九张算数·2025-02-26 17:21

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

我会整理相关数学公式和理论，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、线性判别分析（LDA）、信息增益、互信息、方差分析等统计方法，并结合金融量化交易的实际应用，确保内容既有理论深度，又能落地实践
调皮的芋头·2025-02-26 10:00

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

它基于贝叶斯概率框架，结合变分推断与高效优化策略，显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于：分层贝叶斯模型：自适应学习超参数，减少人工调参需求。变分贝叶斯推断：替代传
点云SLAM·2025-02-26 08:17

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）作为两种常用的降维算法，在人工智能领域应用广泛。本文将深入探讨它们的原理。PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差
·2025-02-26 05:01

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的 道路识别（续）

图像滤波去噪3.2道路纹理特征提取3.3基于超像素分割的图像特征表达3.3.1SLIC算法3.3.2改进SLIC算法的超像素特征图获取3.4基于改进区域生长算法的道路区域分割3.4.1种子点的选择3.4.2生长准则
格图素书·2025-02-25 23:20

android开发：web页面唤起其他应用app

具体步骤：第一步：打开AndroidMenifest.xml文件，添加下面代码关键代码：第二步：创建html文件，测试启动应用程序格式：启动应用程序各个项目含义如下所示：scheme：判别启动的App。
士心山·2025-02-25 20:24

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。
紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

第二个问题-阿西莫夫三定律的理解

阿西莫夫三定律是由科幻小说家艾萨克·阿西莫夫提出的机器人伦理准则，旨在确保机器人（或人工智能，AI）在与人类互动时，优先保护人类的安全和利益。这三个定律分别是：机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害。
释迦呼呼·2025-02-23 16:14

GTSAM 库详细介绍与使用指南

其核心优势在于：高效的因子图优化：支持贝叶斯网络建模与非线性优化。增量式求解器（iSAM/iSAM2）：适用于实时SLAM问题
点云SLAM·2025-02-22 19:31

朴素贝叶斯原理及sklearn中代码实战

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一类基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。它假设特征之间是相互独立的，即在给定目标变量的情况下，每个特征都不依赖于其他特征。
Lewis@·2025-02-22 18:51

如何确保PCB按时交付9大技巧？-线路板厂是这么做的

在PCB设计与制造领域，对于希望通过PCB免费打样平台开启项目的工程师和企业来说，提供准确、完整的文件与遵循一系列设计准则至关重要。这不仅关乎打样的顺利进行，更影响着后续大规模生产的质量与效率。
捷配科技·2025-02-22 16:09

DeepSeek 学习路线图

概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python：掌握Python编程，这是深度学习和AI开发的主要语言
CarlowZJ·2025-02-22 09:14

【转载】我们不可能永远都在救火 ——Scrum中技术债务“偿还”指南

摘要：从现在开始把偿还技术债务纳入待办事项中，把避免产生技术债务作为工作准则！
糯米藕片·2025-02-21 10:50

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习2.4半监督学习与主动学习3.基于模型分类4.基于技巧分类4.1贝叶斯学习
小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

R语言应用实战-基于R语言的判别分析：fisher判别法，距离判别法以及Bayers判别法（附源代码）

前言判别分析（DiscriminatAnalysis)是多变量统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析法。
文宇肃然·2025-02-21 01:21

R语言中的偏最小乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和判别分析（Discriminant Analysis,

R语言中的偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression,PLSR）和判别分析（DiscriminantAnalysis,DA）偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression
程序才子·2025-02-21 00:15

判别分析在R语言中的实现

判别分析是一种常用的统计方法，用于将样本数据分配到已知类别中。在R语言中，我们可以使用多个包来实现判别分析，例如MASS、caret和lda等。
FgVector·2025-02-21 00:45

FakeApp 技术浅析（一）

1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。
爱研究的小牛·2025-02-20 17:09

腿足机器人之五- 粒子滤波

腿足机器人之五粒子滤波直方图滤波粒子滤波上一篇博客使用的是高斯分布结合贝叶斯准则来估计机器人状态，本篇是基于直方图和粒子滤波器这两种无参滤波器估计机器人状态。
shichaog·2025-02-20 04:26

层次分析法（AHP, Analytic Hierarchy Process）

层次分析法的基本步骤建立层次结构模型首先将决策问题分解为多个层次，通常包括目标层、准则层（即影响决策的主要因素）、子准则层（即对准则进一步细
时代的狂·2025-02-20 04:52
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