贝叶斯判别准则

100.17 AI量化面试题：凯利准则的核心思想是什么？如何用它来确定最佳资本配置比例？

应用场景维度1.3实践实现维度2.基础实现2.1单资产凯利公式2.2多资产凯利优化3.风险管理扩展3.1分数凯利策略3.2动态调整机制4.实践应用4.1策略评估5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍凯利准则
AI量金术师·2025-02-12 18:28

AI基础 -- AI学习路径图

再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
sz66cm·2025-02-12 16:40

AI换脸技术原理以及为什么需要进行海量次数的模型训练?

AI换脸技术的基本原理生成对抗网络（GANs）GANs是AI换脸技术背后的核心算法，它由两个神经网络组成，一个是生成器，负责生成新的图像或视频；另一个是判别器，负责判断生成的图像是否真实。
码场老菜鸟·2025-02-11 16:55

AGI方向研究

**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计
微醺欧耶·2025-02-11 07:44

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

DeepSeek生成对抗网络（GAN）的训练与应用

GANs通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练，实现了高质量数据的生成。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地训练和应用GANs。
Evaporator Core·2025-02-09 12:41

软件工程-软件需求分析基础

准则1）必须理解并描述问题的信息域，根据这条准则应该建立数据模型（工具：实体关系图ERD）2）必须定义软件应完成的功能，这条准则应该建立功能模型（工具：数据流图DFD）3）必须描述作为外部事件结果的软件行为
夏旭泽·2025-02-09 10:52

金融业开源软件应用 评估规范

金融业开源软件应用评估规范1范围本文件规定了金融机构在应用开源软件时的评估要求，对开源软件的引入、维护和退出提出了实现要求、评估方法和判定准则。本文件适用于金融机构对应用的开源软件进行评估。
风来泊·2025-02-08 20:42

ASPICE标准：汽车软件与嵌入式系统开发的黄金准则-亚远景

ASPICE（AutomotiveSPICE）标准应运而生，为汽车软件和嵌入式系统的开发提供了框架和准则。
亚远景aspice·2025-02-08 16:11

408-计算机网络-零碎知识点速记

奈氏准则：理想低通道下极限数据传输速率=2*W（低通道带宽）*比特
猫毛已经快要掉光的小猫·2025-02-07 11:18

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法
ZShiJ·2025-02-06 23:01

【机器学习理论】朴素贝叶斯网络

基础知识：先验概率：对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计，可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率：指某件事已经发生，计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率：条件事件发生后，另一个事件发生的概率。一般的形式为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)，表示AAA发生的条件下BBB发生的概率。P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P
SUNX-T·2025-02-06 23:58

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成
盼小辉丶·2025-02-06 09:59

揭秘AI的智能双翼：决策式AI与生成式AI

01.智能双翼：决策式AI与生成式AI决策式AI（DiscriminativeAI）定义：决策式AI，也称为判别式AI，是一种通过学习数据中的条件概率分布，对新场景进行判断、分析和预测的人工智能技术。
小马不会过河·2025-02-06 08:53

大语言模型本地化部署+可视化微调

随着chatgpt的爆火，国内外的大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）争先恐后，高速发展，人工智能技术也从传统的判别式人工智能逐渐转向了生成式人工智能，LLM作为AI的一种具体表现形式
科研小fw·2025-02-05 18:09

机器学习day8

自定义数据集，使用朴素贝叶斯对其进行分类代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[2.1,2.2],[2.4,2.5
ኈ ቼ ዽ·2025-02-05 07:49

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.7,3.3
sirius12345123·2025-02-05 07:45

【Python自动化】一些好用的视频编辑工具。更新于2024.11.7

2024.11.7.更新【批量视频快速压缩（根据视频大小判别）】2024.9.5.更新【多个视频拼接操作】、【图片序列合成视频】、【视频转换为动图】、【视频压缩】和【视频裁剪】这些功能。
Black_Wordswoth·2025-02-04 22:07

基于 OpenCV 与 scikit-image 的图像表面光滑度判别：完整流程与实现解析

源码可在我的主页下载——surface_smoothness_detection.py在现代工业质量检测或图像分析任务中，利用图像处理和纹理分析方法来判别表面是否光滑，具有重要的现实意义。
陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

在众多应对这一难题的技术中，线性判别分析（LDA）脱颖而出，作为一种强大的监督学习降维方法，它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA：核心原理大起底
·2025-02-04 18:03

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。-使用fit方法在提取的特征和标签上训练模型。预测：-
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

代码：#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义类1的数据点，每个数据点是二维的坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])#定义类2的数据点，每个数据点是二维的坐标class2_poi
〖是♂我〗·2025-02-04 07:46

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.散点输入class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[
Z211613347·2025-02-04 04:21

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能
CV视界·2025-02-03 17:16

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行分类。创建一个简单的二维数据集，其中每个样本有两个特征，并且属于两个类别之一。importnumpyasnpimportpandasaspd#创建自定义数据集np.random.seed(42)num_samples=100#生成特征数据X=np.random.rand(num_samples,2)#生成标签数据（0或1）y=np.where(X[:
Luzem0319·2025-02-03 17:15

现代应用程序中基于 Cell 架构的安全防护之道

其概念源自船舶舱壁的设计准则，即单独的水密舱室能允许故障孤立存在。通过将这个概念应用于软件，我们创建了一个架构，将应用程序划分为离散的、可管理的组件，称为单元（Cell）。
优维科技EasyOps·2025-02-03 09:16

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

一、支持向量机文本分类1.1支持向量机分类器(SVC)支持向量机分类器（SupportVectorClassifier），缩写为SVC。SVC是sklearn.svm模块的一部分，提供了对支持向量机（SVM）算法的实现。SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。1.2SVC的用法及参数通过以下方式创建SVC对象并进行训练：fromsklearn.svmimport
SSeaflower·2025-02-03 09:10

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO

在生成对抗网络中，生成器和判别器模型在整个训练过程中相互对抗。
·2025-02-02 22:14

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率
kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

MySQL数据库——事务和索引_龍弟idea

索引的分类：索引准则:索引的数据结构：一、事务：事务是逻辑上的一组操作，要么都成功，要么都失败！
字节全栈_vBr·2025-02-02 09:10

58 | 如何判断架构设计的优劣？

架构设计的基本准则架构设计会有它的一些基本准则。
_Rye_·2025-02-02 07:30

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章：Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章
Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

AI Agent 指南：架构、构建与部署

深入探究AIAgent的工作原理、设计准则、基础设施需求以及构建部署流程，对于解锁其潜能
大模型之路·2025-02-01 01:06

生成树生成森林c语言中文网,生成树协议（STP）基本知识及实验（使用eNSP）

根桥统一网络中所有网桥的行为准则的原理：通过在某个恰当位置阻塞端口来阻止环路的发生。从一台网桥的角度来说，它通过这样的法则进行判断，如
飞翔的十号·2025-01-31 14:36

神经网络|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式

【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型：有限个元素参与抽样，每个元素被抽样的概率相等。条件概率：在某条件已经达成的前提下，新事件发生的概率。实际计算的时候，应注意区分，如果是计算综合概率，比如A已经发生时，B发生的概率，其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A)，乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式：全概率公式综合了所有条
西猫雷婶·2025-01-31 07:00

[创业之路-269]：《创业讨论会》- 系统之韵：从麻雀到5G系统的共通性探索

人体系统、企业系统、软硬件系统、软件系统、通信系统、5G系统是类似的：都有：内在看不见的规律、外在显性各种现象都是：输入、处理、输出都是：静态、要素、组成、结构、组织都是：运行、场景、流程、时序都是：规则、准则
文火冰糖的硅基工坊·2025-01-30 16:28

动物判别系统python实现

动物判别系统由于明天的实验时间较为紧张，所以本人提前完成实验，将代码呈现如下（有些许参考）：由于明天的实验时间较为紧张，所以本人提前完成实验，将代码呈现如下（有些许参考）：#判断有无重复元素defjudge_repeat
L C H·2025-01-29 03:41

费雪的线性判别分析(2)

《费雪的线性判别分析》分为两部分，这是第二部分，第一部分的连接如下：费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类，必须计算出阈值w0w_0w0，求解方法有两种：贝叶斯方法。
CS创新实验室·2025-01-28 09:55

2025美赛数学建模C题思路模型代码（1.24第一时间更新）

以下为近十年以来的美赛题目所用的模型算法年份题目研究内容数学模型算法2024年MCMA题研究海洋鳗鲡性别比例与资源可用性的关系，开发模型探讨其优劣势Lotka-Volterra模型、费舍尔性别比例理论、响应曲线模型、蒙特卡洛模拟粒子群优化（PSO）、贝叶斯推断
灿灿数模分号·2025-01-27 17:01

使用 Pyro 和 PyTorch 的贝叶斯神经网络

一、说明构建图像分类器已成为新的“helloworld”。还记得当你第一次接触Python时，你的打印“helloworld”感觉很神奇吗？几个月前，当我按照PyTorch官方教程并为自己构建了一个运行良好的简单分类器时，我也有同样的感觉。
无水先生·2025-01-27 05:45

第八章：AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用

GANs由两个相互对抗的神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器生成假数据，判别器试图区分假数据和真实数据。
AI天才研究院·2025-01-27 05:11

数学基础 -- 三明治定理（夹逼定理）

三明治定理三明治定理（SandwichTheorem）又称夹逼定理或夹逼准则，是数学分析中的一个重要定理。它描述了当三个函数在某一区间上满足特定关系时，中间函数的极限可以通过两个外侧函数的极限确定。
sz66cm·2025-01-26 11:29

2025年新出炉的MySQL面试题

作者简介：CSDN\阿里云\腾讯云\华为云开发社区优质创作者，专注分享大数据、Python、数据库、人工智能等领域的优质内容个人主页：长风清留杨的博客形式准则：无论成就大小，都保持一颗谦逊的心，尊重他人
长风清留扬·2025-01-25 20:00

精选了几道MySQL的大厂面试题，被提问的几率很高！

作者简介：CSDN\阿里云\腾讯云\华为云开发社区优质创作者，专注分享大数据、Python、数据库、人工智能等领域的优质内容个人主页：长风清留杨的博客形式准则：无论成就大小，都保持一颗谦逊的心，尊重他人
长风清留扬·2025-01-25 20:00

情感分析常见算法与模型及实现步骤

常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。
计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

【深度学习】常见模型-生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）

GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个对抗网络组成，通过彼此博弈的方式训练，从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。
IT古董·2025-01-25 11:50

Python 深度学习实战：生成对抗网络

它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器通过学习，根据噪声或随机变量（latentvar
AI天才研究院·2025-01-25 10:45

WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络

它包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者通过对抗训练的方式，彼此不断改进，生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据
池央·2025-01-25 07:52

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
张登杰踩·2025-01-24 18:10
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