（1-5）机器学习系列第2页

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类：凝聚的层次聚类（AgglomerativeHie

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

ctf--攻防世界web**区1-5题思路

攻防世界web新手区1.viewsource查看源代码的方式有三种方法电脑右键查看源代码f12/fn+f12在地址栏前面加上viewsource如viewsource:htpp任意选其他方式查看源代码，在源代码中就可以看到flag值2.robots我们创建场景后发现没有任何的东西题目中提到robot协议是什么，那我们就不妨去搜索robot协议robot协议也叫robots.txt是搜索引擎中访问网

syy️️·2024-02-10 06:02

历代志下2:1-5:1；诗篇十一篇

今天读历代志下2:1-5:1；诗篇十一篇。历代志下2:1-5:11、所罗门以神的名为神建造殿宇，而不是以自己的名。

尤加利·2024-02-09 11:25

element表单验证端口范围及端口名称

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从南慕白·2024-02-09 10:59

机器学习系列——（十七）聚类

引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用，以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法，它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇，使

飞影铠甲·2024-02-09 08:04

读书笔记1-5天

今天我选了一本王开岭老师的《精神明亮的人》，花了半小时去阅读，很尴尬的是，连序都还没有看完，也谈不上什么感受，不过里面有一段话我挺喜欢的：“即使在一个糟糕透顶的时代，一个心境被严重干扰的时代，我们能否在抵抗阴暗和障碍之余，在深深的疲惫和消极之后--仍为自己积攒下一些美好、明净的生命时日，以不致辜负一生。”人生短暂，应该要用美好拥抱吧！打卡第1天人生，很大程度上不过是“余生”。难怪会有人感叹：珍惜当

一0一·2024-02-09 04:35

绘本亮光|长颈鹿吉拉的爱语心歌(非暴力沟通绘本1-5)

写在前面:这套绘本大概是2019年下半年购物"青橄榄书殿"，2020年因为停课线上教学，和大三班孩子们一起线上学习这套绘本，一场共学带来的记录，点点亮光。2021年，和大一班孩子们线下阅读这套绘本，一起阅读，一起创编绘画，最后师幼自编自导自演了第五本关于皮若的绘本剧。绘本适合0-99岁，这话是真的。这套绘本适合中大班以上的孩子和成人。小班幼儿推荐这个系列的《小亚上幼儿园》，有机会后期分享。2022

小婷紫·2024-02-08 19:18

网络流1-5

1.飞行员配对方案思路：二分图最大匹配问题。匈牙利好写一点，而且自带记录匹配对象。但是既然练网络流就用网络流写吧。建图：源点连接左半部，汇点连接右半部，中间二分图，边权都为1。在残余网络中找匹配对象：利用前向星的成对变换遍历所有边和其反向边，如果当前遍历到的边不是与源点和汇点连接的边，则为二分图中间边，如果反向边边权不为0，即为匹配边(只有有流的边反向边不为0)，该边的两端点就是一对答案。ps:题

live4m·2024-02-08 10:17

机器学习系列——（十五）随机森林回归

引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机森林回归(RandomForestRegression)。一、概念随机森林回归是基于决策树的集成学习技术。在这个模型中，我们构建多个决策树，并将它们的预测结果合并来得到最终的回

飞影铠甲·2024-02-08 06:37

机器学习系列——（十六）回归模型的评估

引言在机器学习领域，回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度，回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而，构建模型只是第一步，评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。一、均方误差（MeanSquaredError,MSE）均方误差是最常用的回归评估指标之一，它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下：

飞影铠甲·2024-02-08 06:31

pycharm安装第三方库报错:Error updating package list: Connect timed out

的本地环境都被弄坏了,想换电脑的心都有了,后来自己还是通过这些方法,解决了问题现象:pycharm安装包报错:Errorupdatingpackagelist:Connecttimedout解决方法1:如图所示按照提示1-

测试菜鸟-王同学·2024-02-07 19:27

Sqli-labs靶场1-5

流程判断注入点和注入类型判断字段个数判断显示位爆库爆表爆字段名爆内容配置注意事项使用sqli-labs本地靶场，配置本地靶场需要注意的问题：数据库配置文件db-creds.incphp版本由于该靶场比较古早，所以php的版本要选择更低一点的，比如5.3.29Less-1单引号注入1.判断注入点和注入类型单引号报错?id=-1'--+2.查字段个数?id=1'orderby4--+3.判断显示位?i

777sea·2024-02-07 17:36

计算机二级MS Office中最难的是Excel？那是因为你没有掌握这些【重难点】！！！

文章目录1-5点6-10点10-15点16-20点第21点（基本函数）22-25点26-29点30-31点32-33点34-35点60)OR：只要有真就为真23、判断函数IF：第一个参数为逻辑表达式，为真取第二个参数

鸿蒙Next·2024-02-07 08:49

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息（约束或惩罚项）来调整模型复杂度的方法，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模

飞影铠甲·2024-02-07 06:28

XSS挑战1-5

fa练习网站：http://xss.tesla-space.com/第一关：发现url中的name参数传递的内容会输出在网页发现没有过滤da第二关：发现输入参数输出在input标签中的value属性中使用双引号闭合构造payloadpayload:"onclick=alert(1)//第三关：发现上面的字段输出在两处看看过滤了哪些关键字：右键查看html源代码发现value实际上是使用单引号的这时

_mq·2024-02-06 22:26

sqli.bypass靶场本地小皮环境（1-5关）

1、第一关http://sqli.bypass/index1.php单引号报错id=1'双引号正常id=1''，应该是单引号闭合id=1'--+注释符用不了，%20和+都用不了%0a可以用没有报错，用布尔盲注，POC：id=1'%0aand%0asubstr('ss',1,1)='s'%0aand%0a'1'='1脚本跑数据比较方便importstringfromtimeimporttime,sl

沧海一粟@星火燎原·2024-02-06 19:14

个人笔记--HuffmanTree哈夫曼树（赫夫曼树）及哈夫曼编码

哈夫曼树的建树过程（重点）举个例子ABCDE五个字母出现的频率依次为54138先把他们存储在一个数组里，因为还要相加取父类，所以一共需要2*5-1=9个位置（这里0位置弃用，以便填写下标）初始化1-5的权值下标

Henu_敖丙·2024-02-06 10:42

机器学习系列6-逻辑回归

重点：1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上，您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率：*原样*已转换为二元类别。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e62e0256ba5a

喜乐00·2024-02-06 07:22

机器学习系列——（十一）回归

引言在机器学习领域，回归是一种常见的监督学习任务，它主要用于预测数值型目标变量。回归分析能够通过对输入特征与目标变量之间的关系建模，从而对未知数据做出预测。概念回归是机器学习中的一种监督学习方法，用于预测数值型目标变量。它通过建立特征与目标变量之间的关系模型，对未知数据做出预测。举个例子来说明回归的概念：假设我们希望根据房屋的面积来预测其价格。我们可以收集一组包含多个房屋的数据样本，每个样本包含房

飞影铠甲·2024-02-06 07:50

机器学习系列——（十二）线性回归

导言在机器学习领域，线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型，为我们解决回归问题提供了有效的工具。本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法，帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法，适用于处理连续数值预测问题。其基本思想是通过拟合最佳直线（或超平面）来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最

飞影铠甲·2024-02-06 07:17

1.25学习总结1

如图，点（1，2，3，4，5)和边（1-2，1-3，1-5，2-4，3-5）组成图无向图如果一个图是由点和边所构成的，称为无向图，记作G=(V,E)，其中V表示无向图G的

᭄Yoloꦿ᭄·2024-02-06 07:29

「最适合家长的复习材料」语文二年级下册《千人糕》复习方法

第1-5自然段：爸爸和孩子的第一组对话，写爸爸告诉孩子

童心栗子·2024-02-06 06:40

艺术教育在当代社会有着怎样的价值和意义？

毕业1-5年的答案是“基本技能”毕业6-10年的回答是“基本原理”毕业11-15年的结论是“人际关系”而毕业16年以上的则提出：艺术最有用这一调查，与其说是人们对自我成长经验的总结，不如说是这个时代对艺术教育越来越急促迫切的呼声

meter369·2024-02-05 13:21

精神分析技术与实践1-5页

两个术语：治疗技术：指一种手段、方法、工具、一个行为，比如：催眠、暗示、自由联想、解释等治疗进程：指病人内心发生的一系列相互关联的心理事件，指向治疗目标的连续精神力量和心理活动。例如：情绪宣泄、记忆重现、内省治疗技术的变化：弗洛伊德尝试过电刺激、水疗、按摩推拿----催眠疗法--暗示--解释和重构---自由联想，自由联想和解释技术是精神分析最重要的工具治疗理论的变化：治疗的过程的曾认为是帮助病人宣

叮当猫0121·2024-02-05 10:41

机器学习系列——（九）决策树

简介决策树作为机器学习的一种经典算法，在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法，包括其原理、构建过程和应用场景。原理决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。决策树的每个内部节点代表一个特征属性，每个叶子节点代表一个类别或数值。决策树的构建过程：特征选择：根据某种指标选择最佳特征，将数据集划分为不同的子集。决策节点生成：

飞影铠甲·2024-02-04 11:45

机器学习系列——（十）支持向量机

一、背景支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类、回归和离群点检测等领域的监督学习方法。它最初由Vapnik和Cortes在1995年提出，被认为是机器学习领域中最成功的算法之一。二、原理2.1线性SVM我们先从最简单的线性支持向量机（LinearSVM）开始。对于一个二分类问题，假设训练数据集为D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，其

飞影铠甲·2024-02-04 11:09

《如何学习》读后感 20180923 陈倩#阅读打卡群@马央军老师

打卡1-5天《如何学习》这本书颠覆了我很多的学习观念和想法，也给了我很多的启发。我们每个人每天其实都在不同程度不同内容的学习，有些人花费了大量的时间和精力

般若星星灿的垚淼·2024-02-03 22:38

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（八）KNN分类算法

当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。具体来说，KNN算法的原理可以概括为以下几个步骤：数据准备：首先，我们需

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（五）数据清洗

引言在机器学习领域，数据是训练模型的基础。然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。因此，数据清洗作为机器学习流程中至关重要的一步，可以帮助我们处理这些问题，提高模型的准确性和鲁棒性。本文将详细介绍机器学习中的数据清洗过程，以及常见的数据清洗方法和技术。一、概念和目标数据清洗是指通过一系列的操作和技术，对原始数据进行预处理，使其符合模型训

飞影铠甲·2024-02-03 17:11

【高项】信息化与信息系统（第4版教材第1-5章，计算机科学知识）

文章目录概述一、信息化【1-2分】二、信息系统概述此部分在考试中大概会考22分左右的选择题（占约三分之一），案例和论文一般不会涉及。一、信息化1、信息相关概念2、国家信息化体系要素3、信息化的发展与应用4、新一代信息技术二、信息系统1、信息系统的生命周期2、信息系统的开发方法3、信息系统集成技术4、软件工程（信息系统管理）5、信息系统安全技术6、信息系统服务管理7、信息系统规划一、信息化【1-2分

小哈里·2024-02-03 17:28

【软件工程】建模工具之开发各阶段绘图——UML2.0常用图实践技巧（功能用例图、静态类图、动态序列图&状态图&活动图）

：顺序图&状态图&活动图1、【面向对象】UML类图、用例图、顺序图、活动图、状态图、通信图、构件图、部署图2、【软考】数据流图&数据库设计&UML建模复习指南3、【高项】信息化与信息系统（第4版教材第1-

小哈里·2024-02-03 17:27

机器学习系列——（六）数据降维

引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。本文将详细介绍机器学习中的数据降维方法和技术，以及其在实际应用中的重要性。一、概念数据降维是指通过对原始数据进行变换或压缩，将其映射到一个低维空间中，从而减少特征的数量。数据降维的目标主要包括以下几个方面：减少计算复杂性：高维数据可能导

飞影铠甲·2024-02-03 11:55

类银河恶魔城学习记录1-5 CollisionCheck源代码 P32

Alex教程每一P的教程原代码加上我自己的理解初步理解写的注释，可供学习Alex教程的人参考【Unity教程】从0编程制作类银河恶魔城游戏_哔哩哔哩_bilibiliPlayer.csusingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnity.VisualScripting;usingUnityEngine;publiccl

SuKacZev·2024-02-03 10:11

机器学习系列 - Mean Shift聚类

文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是MeanShift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部

学海一叶·2024-02-03 07:08

机器学习系列4-特征工程

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-02-02 07:36

机器学习系列——（二）主要任务

导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。分类任务可以应用于各种

飞影铠甲·2024-02-01 18:03

机器学习系列——（一）概述

导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。本文将带您深入了解机器学习的概念、原理以及应用，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。第一部分：什么是机器学习？机器学习是一种通过利用数据和统计学方法，使计算机系统从中学习并改进性能的人工智能技术。它通过构建模型

飞影铠甲·2024-02-01 10:42

HiveSQL题——数据炸裂和数据合并

目录一、数据炸裂0问题描述1数据准备2数据分析3小结二、数据合并0问题描述1数据准备2数据分析3小结一、数据炸裂0问题描述如何将字符串1-5,16,11-13,9"扩展成"1,2,3,4,5,16,11,12,13,9

爱吃辣条byte·2024-02-01 07:45

机器学习系列-1基础概念

机器学习系列-1基础概念学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 12:18

百城地市逐渐回暖，房企拿地动作较积极

报告显示，1-5月份，全国100个城市居住用地成交面积为21365万平方米，同比减少6.2%。该数值相比前4月8.7%的跌幅进一步收窄。

慕容随风·2024-01-31 08:55

机器学习系列-2 线性回归&训练损失

机器学习系列-2线性回归&训练损失学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 07:35

C语言课设石头剪刀布文档百度云,C语言报告--石头剪刀布游戏(附加程序).doc.docx...

PAGEPAGE#重庆三峡学院C语言程序设计报告设计题目石头剪子布院系：电子与信息工程学院专业班级：电气工程及其自动化2015级2班学号：201507144228学生姓名：袁志军2016年6月20日目录TOC\o"1-

张雪案内人夜场·2024-01-31 00:19

学习日志-1.5 白噪音真的有效吗？-20210122

【精时力学习日志】本训练营：每天一点大脑课今日主题：1-5白噪音真的有效吗？

幻雪美美哒·2024-01-30 16:46

SpringCloud之Ribbon与Loadbalance的使用以及原理

负载均衡的两种方式1-2、手写一个客户端侧负载均衡器1-3、使用Ribbon实现负载均衡1-4、Ribbon的重要接口以及内置负载均衡规则1-4-1、Ribbon重要接口1-4-2、Ribbon负载均衡规则1-

爱晴禹·2024-01-30 10:38

STM32 1-5

目录STM32简介点亮PC13LEDGPIOLED闪烁LED流水灯按键控制LED光敏传感器控制蜂鸣器OLED调试工具OLED显示EXTI外部中断对射式红外传感器计次旋转编码器计次继续STM32简介点亮PC13LEDmain.c#include"stm32f10x.h"//Deviceheaderintmain(void){//方式二：RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2P

qq_45981247·2024-01-30 09:06

学习日志-1.5 （学前）做好充分准备-20210312

【精时力学习日志】本训练营：10倍赚回培训费·学习力营今日主题：1-5（学前）做好充分准备学习日期：2021年3月12日1、[收获]我学+我思+正反栗子+我行：1.1温故1.1.1剥洋葱式逐层深入学习【

幻雪美美哒·2024-01-30 07:31

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

在机器学习项目中，我们经常需要进行大量的数据预处理步骤，最后用处理干净的数据集来拟合机器学习算法得到一个合适的机器学习模型。scikit-learn提供了一个强大的Pipeline类来帮助我们将所有的数据预处理步骤和训练模型的步骤串起来。就像流水线一样，前一个步骤处理完的结果输入到下一个步骤，依次处理。这里我们将使用UCI提供的威斯康星洲乳腺癌数据集，下载地址如下：https://archive.

加百力·2024-01-30 07:28

尤溪县水灾记实报道

福建省水文水资源勘测中心于2022年6月13日18时发布洪水顶警:受降雨及水库调蓄影响，预计未来1-5小时左右，尤溪县尤溪水文站洪水位将超警戒2.5-3.0米(低于保证1.0-1.5米

中国当代著名诗人晓晖·2024-01-30 01:56

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