（1-5）机器学习系列第4页

CSS进阶方法——复合选择器、元素显示、背景设置

文章目录1、复合选择器1-1后代选择器1-2子选择器1-3并集选择器1-4伪类选择器focus伪类选择器链接伪类选择器1-5复合选择器小结1-6结构伪类选择器2、元素显示模式总结3、背景总结1、复合选择器复合选择器是建立在基础选择器之上

芋芋芋头·2024-01-12 18:23

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

梯度提升树通常使用深度很小（1-5之间），这样的模型占用内存小，预测速度也更快。梯度提升背后的主要思想是合并许多简单的模型（弱学习

zhangbin_237·2024-01-12 14:27

树懒法入睡小妙招

【精时力学习日志】本训练营：早起营（4月版）今日主题：1-5入睡小妙招·树懒法学习日期：2020年4月14日1.

wunan91·2024-01-12 05:39

【学习笔记】LeetCode SQL刷题（高频50基础版+进阶版）

一、高频SQL50题(基础版)题目考查类型题号查询1-5连接6-14聚合函数15-22排序和分组23-29高级查询和连接30-36子查询37-43高级字符串函数/正则表达式/子句44-501757.可回收且低脂的产品

zhou_zzzzhou·2024-01-11 17:40

reverse_iterator的base()实现insert和delete

举个例子，看一下这段代码，我们首先把从数字1-5放进一个vector中，然后产生一个指向3的reverse_i

gykimo·2024-01-10 19:48

Python零基础教程复盘篇（1-5节）——复盘思维应用

复盘思维的使用-复盘前5节Python教程引言思维是跟天才掰手腕的方法复盘实操之前都学了写什么?详细复盘内容：图的直观复盘之后，再进一步优化结尾引言我在这个期间做了好几个项目现在回过头来教学我也是边学边教所以，大家伙们我们的起点是一样的！坚持住！思维是跟天才掰手腕的方法我这个人脑子不聪明我记得我从小到大，做事情没什么天赋很容易把事情搞砸比如小时候家里有个时钟我见它坏了我就觉得我能把他修好结果到手上

爱学习的爬虫者·2024-01-10 19:17

Python零基础教程6——编辑器的选择（IDLE?Visual Studio Code?PyCharm?Anaconda?)

怎么选择我的选择夸一夸启程VSCode测试代码测试你的习惯结尾引言上一节课是1-5节课复盘大家无论之前有没有看过都对前面的知识有了一定的了解我在其中提到我的2023年总结没人评论的事没想到真有热心肠的小伙伴帮忙再次感谢

爱学习的爬虫者·2024-01-10 19:15

阿里云服务器购买时长如何选择？1个月、3个月、1年哪个更好？

购买阿里云服务器一般都是按月和按年的时间节点来进行付费的，目前阿里云服务器按月购买可以选择1-6个月，按年可以选择1-5年，而通过活动下单购买的时长大多为1个月、3个月和1年，那么阿里云服务器购买时长应该如何选择呢

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-01-10 06:31

一周信创舆情观察(6.21~6.27)

行业方面，据工信微报消息，1-5月，我国软件业完成软件业务收入33893亿元，同比增长22.6%。IDC数据显示，2020年

统小信uos·2024-01-09 03:10

巨龙之战怎么才能当托？巨龙之战如何才能申请内部号？

或是已经上线很久，官方都会公布一些实用的礼包兑换码来给玩家使用，玩家可以在游戏内获得一些道具，或是一些各种游戏内的金币钻石等福利，现在很多手游平台不仅有礼包码提供给玩家，还有很多游戏都有大幅度的充值折扣等，最低可以1-

诸葛村夫er·2024-01-09 02:54

优势教养（读书笔记之一，第1-5章）

《优势教养》，2021年1月7日-12日第一章在执迷于劣势的世界中发现优势第二章培养优势第三章理解优势第四章优势发展的时机和阶段第五章注意、回味、感激、放空第六章正念第七章培养孩子的自制力第八章积极的沟通促进优势培养第九章日常生活中的优势教养第十章强大的自我，幸福的家庭，和谐的社区，美好的世界第一章在执迷于劣势的世界中发现优势马丁·塞利格曼：活出最乐观的自己、真实的幸福、持久的幸福父母与孩子之间每

重新出发乘风破浪·2024-01-08 13:06

思维评估之一心四力思维修炼营1期结营自评

1.好奇心（1-5分）：不敏感到敏锐，热切初始当下：2分初始期望：4分结营当下：3分，有一分的提升。对常见人事物，多了一分真实的看见，不再被头脑里固有模样完全遮挡。

明雨amm·2024-01-08 10:19

博客的简介

话题讨论专栏点击进入话题讨论专栏主要文章：神奇的代码——可随意修改复制页面内容Python专栏点击进入Python专栏相关专栏软件测试专栏数据挖掘专栏主要文章：【python】习题1-5周【python

ZShiJ·2024-01-08 08:24

高级表达力1-5 提出请求

【精时力学习日志】本训练营：阅读营·高级表达力今日书籍：《非暴力沟通》今日主题：1-5提出请求学习日期：2020年8月21日1、[我学]今天在课程中的收获：后续昨天提到的习惯力小组，和泊漪小小成功组团，

逯晓风·2024-01-08 03:57

神火大陆礼包兑换码如何获得神火大陆哪个手游平台充值折扣大

或是已经上线很久，官方都会公布一些实用的礼包兑换码来给玩家使用，玩家可以在游戏内获得一些道具，或是一些各种游戏内的金币钻石等福利，现在很多手游平台不仅有礼包码提供给玩家，还有很多游戏都有大幅度的充值折扣等，最低可以1-

诸葛村夫er·2024-01-07 07:35

机器学习系列 - 9. 主成分分析法 PCA

1.主成分分析法思想及原理1.1什么是主成分分析法PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特征。也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。1.2为什么要做主成分分析在很多场景中需要对多变量数据进行观测，在一定程度上

小蘑菇1962·2024-01-07 07:20

【法学笔记】2017.8.22

来源：复习题1-5单位犯罪无法构成共同犯罪；个人办的专门做非法勾当的公司企业不属于单位犯罪；没有法人资格的企业，不属于单位犯罪的主体；行贿罪主体为自然人；对单位行贿罪的对象必须是单位，不能是个人单位可以构成拒不执行裁定判决罪

O_榨菜Chris·2024-01-06 19:07

跟着Hi复盘 D91

2018.2.9按计划进行习惯了凡事提前，所以早在前一周就已经安排了这周1-5人生管理1班的分享嘉宾，一一做好了沟通确认，周1-4晚的分享都很顺利，时间一晃就到了周五2月9日。

陆娴1983·2024-01-06 15:29

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性2）外推法和内插法1.1自回归模型1）自回归模型，对自己执行回归2）隐变量的自回归模型生成训练数据，1.2马尔科夫模型一个模型被称为马尔可夫模型，主要是因为它满足马尔可夫性质，也就是说，该模型中的未

expectmorata·2024-01-06 07:40

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:47

李沐机器学习系列4---全连接层到卷积

1从全连接到卷积1.1平移不变性从概率分布的角度来看卷积的定义,f(τ)f(\tau)f(τ)是概率密度，g(t−τ)g(t-\tau)g(t−τ)是在这个分布下的均值(f∗g)(t)=∫−∞∞f(τ)g(t−τ)dτ(f*g)(t)=\int_{-\infin}^{\infin}f(\tau)g(t-\tau)d\tau(f∗g)(t)=∫−∞∞f(τ)g(t−τ)dτ2图像卷积2.1互相关运算

expectmorata·2024-01-05 08:01

信耶稣是基督

(约翰一书5:1-5和合本)1.谁是重生的人呢？这段经文说，凡信耶稣是基督的，都是(重生的人)从神而生，2.一个重生得救

40b90d3d535e·2024-01-05 04:32

李沐机器学习系列1--- 线性规划

1Introduction1.1线性回归函数典型的线性回归函数f(x)=w⃗⋅x⃗f(x)=\vec{w}\cdot\vec{x}f(x)=w⋅x现实生活中，简单的线性回归问题很少，这里有一个简单的线性回归问题。房子的价格和房子的面积以及房子的年龄假设成线性关系。price=warea∗area+wage+bprice=w_{area}*area+w_{age}+bprice=warea∗area

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列3---深度学习计算

1层和块1.1定义块用class表示层，并只需要实现构造函数和前向传播函数classMLP(nn.Module):#用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层def__init__(self):#调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。#这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）super().__init__()self.hidden=

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列2--- mlp

1IntroductionLP中有一个很强的假设，输入和输出是线性关系，这一般是不符合事实的。通过几何的方式去对信息进行理解和压缩是比较高效的，MLP可以表示成下面的形式。1.1从线性到非线性X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d表示输入层，有n个样本，d个特征。H∈Rn×hH\inR^{n\timesh}H∈Rn×h表述隐藏层的输出，有h个输出；W(1)∈Rd×hW^{(1)}

expectmorata·2024-01-04 11:45

About face 4 读书笔记第八章

第二部分设计行为和形式前面1-5章中，主要讲述如何定义和设计一款有效的产品，但如何衡量一款产品是具有普遍适用性以及一款产品可能会出现的问题，本书在接下来的第二part中具体讨论设计中该注意的设计原则（designvalues

Bellawwww·2024-01-04 11:20

2组18号墨韵雪-第四次作业反馈

基本上是想到什么就写什么，所以在逻辑上就会有一点混乱，有时候不知道，哪个是重要，哪个次要的，在第三次作业之后，我对自己，和优秀作业，做了一个完整的拆解和分析，感觉自己受益良多，特别是曹梓欣组长的复盘，让了解了详情页的1-

小澜说·2024-01-03 18:56

MATLAB机器人工具箱学习笔记_D-H建模

MATLAB机器人工具箱10.4机械臂仿真教学Matlab机器人工具箱有两种建模方式：1.标准型D-H参数建模（以如下机械臂为例）：MATLAB代码如下：%%标准型下连杆1-5的D-H参数L(1)=Link

Learning Notes·2024-01-03 15:57

【天马帝国330拆分】全国火热招募中_诚邀你的加入！！！

全网独家330与630双选开户，330开一块地，630开两块地游戏界面如下图下面是柒哥了解到的游戏的基本玩法1、游戏内共15块地：白马无翅膀五块，白马白翅膀五块，黄马金翅膀五块第1-5块地，

8d089cbbd27e·2024-01-03 14:51

游遍山东（1）

2022年6月1-5日，端午山东五日游。山东省毗邻河北省，境内共有9处5A景区。自1990年起，便开始以各种方式到山东境内游玩，但时至今日，仍然有5处5A景区尚未游览。

随心而往·2024-01-03 11:39

工程简报 2021 11 21星期日晴

【B栋大堂及样板层】1、首层大堂墙身贴砖完成70%；2、B1-7F：户内客厅地面贴砖（1-4～1-5、1-3）；天花基层板封板（1-1～1-5）B2-7F：天花户内基层板封板（2-2、2-4）；3、外墙

yyh_5741·2024-01-03 04:30

2022年7月12日全国建材家居料价格行情

全国规模以上建材家居卖场5月销售额为1230.92亿元，环比上涨21.68%，同比上涨24.86%；2022年1-5月累计销售额为5150.05亿元，同比上涨34.09%。

木头云_·2024-01-02 18:39

【收藏帖】6部各国小众高分剧

IRENE_宝丁·2024-01-02 03:34

超级签名又名闪签

下单之后系统会自动开始签名流程，一般来说在1-5分钟内签名好，这个时间还是非常快速的，而且如果有其他特殊情况出现的话，客服也会告知您完成时间，完全不需要多担心。

小布看书·2024-01-02 01:25

数字1－5学习收获和感想

数字1:学习后了解到主性格是1或者三角形内1多的人很能干，能力强，有很多的点子和创意，不安于现状，有很强的领导力和掌控能力，做事喜欢先斩后奏，精力旺盛等。我的老公是1号人，我们家大事小事都是他在操持，即使他现在在外地上班，也会每天为我和孩子操心，远程遥控指挥我们，真的是有很强的控制欲。我一直认为他就是操心的命，整天操心这操心那，不仅为家人操心，有时还操心亲戚朋友，爱管闲事。工作上也是公认的能力强，

yumeng_2353·2024-01-01 12:29

2007-2019年中国人口与就业统计年鉴， pdf、xls不定，多项指标可查，可预览后下载

2007-2019年数据几何类型:文本数据坐标系:——数据来源：国家统计局数据字段:——数据预览目录第一部分综合数据1-1分地区年末人口数1-2按性别分人口数1-3人口年龄结构和抚养比1-4按城乡分人口数1-

吧唧数据·2024-01-01 02:22

程序员需要了解线段树--区间求和，最大值，最小值

实现思路从线段树的定义，我们首先需要定义一个树节点，节点包含区间和（23），区间（[1-5]），左节点，右

程序员xysam·2024-01-01 00:03

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：背景知识1：机器学习中的学习器【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）背景知识2：机器学习中的管道机制简介：转换器用于数据的预处理和特征工程

数据杂坛·2023-12-31 14:36

子张篇（1-5）

1.子张曰：“士见危致命①，见得思义②，祭思敬，丧思哀，其可已矣③。”【今译】子张说：“作为一个士，遇见国家危难，能献出自己生命；遇见有利可得，能考虑是否合乎义；祭祀时，能想到恭敬严肃；临丧时，能想到悲哀。这样做就可以了。”【注释】①致命：授命，舍弃生命。②思：反省，考虑。③其可已矣：“见危致命，见得思义，祭思敬，丧思哀”这四方面是立身之大节。作为士，如能做到这些，就算可以了。2.子张日：“执德不

红利lihong·2023-12-31 11:35

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合KNN的主要缺点有：

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

Simulink元件使用

constant元件输出常数/标量这样我们就只输出了一个常数输出一维数组/矢量这样我们就输出了1-5一共5个数字输出二维数组这样我们就输出了4个数字选择框Interpretvectorparametersas1

不吃鱼的羊·2023-12-31 00:48

婴幼儿阶段（0-3岁）发展目标四阶段 2岁—2岁半（共五阶段）

5、学会唱音域1-5的歌曲，初步掌握2/4、3/

阳光_满路·2023-12-31 00:32

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

如果我们注意到模型在训练集上的表现明显优于模型在测试集上的表现，那么这就是模型过拟合了，也称为highvariance。产生的过拟合的原因是对于给定的训练集数据来说，模型太复杂了。有几种可以减少过拟合的方法：收集更多的训练数据（通常可行性不大）通过正则化引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w，那么L1和L2正则化的定义如下。L1正则化通常会产生更稀

加百力·2023-12-30 18:04

【蓝桥杯】比赛大纲整理

枚举[1-3]排序（1）冒泡排序[2]（2）选择排序[3]（3）插入排序[3]搜索(bfs,dfs)[1-5]贪心[1-5]模拟[1-3]二分[2-5]DP(普通一维问题)[3-5]高精度[1-5]数据结构

想要AC的sjh·2023-12-30 17:57

换个方式读书

今天晚上，妈妈和我一起读书，读了《弟子规》第1-15页，《三字经》第1-15页，《易经》第1-5页。开始读书了，我们先读第一本《弟子规》，我和妈妈说一人读一句，我们剪刀石头布，谁赢谁先读。

小小元元·2023-12-30 14:36

机器学习系列06：决策树

如果你很关心模型的可解释性，那么决策树（DecisionTree）算法当之无愧为首选。决策树算法如何工作套用西瓜书上的一个图来说明决策树算法是如何工作的：我们挑选西瓜时，都会考虑西瓜脐部、色泽、根蒂以及敲一敲听声音等因素（特征），决策树就是对这些考虑因素进行逐个拆解，从而判断西瓜（样本）是好瓜还是坏瓜（类别）。从上面来看，这些特征好像都是离散型的，对于Iris数据集中数值特征来说，我们可以设定一个

加百力·2023-12-30 07:00

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

你可能需要参考：《机器学习系列06：决策树》这种方法无需对特征做归一化或者标准化预处理，也不假设数据集是否线性可分。以红酒数据集为例。我们可以直接通过feature_impor

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

对于不支持正则化的模型来说，我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度，从而避免过拟合。有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。特征抽取（featureextraction）：从现有的特征集中抽取信息形成新的特征空间。顺序特征选择是一种贪心算法，它通过自动选择与问题最相关的特征子集来提升计算效率，剔除不相关的特征或噪声数据来降低模型泛化误

加百力·2023-12-30 07:32

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

这里我们要换使用UCI上面的红酒数据集了。下载地址：https://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine这个数据集含有三种不同的红酒，共178个样本，每个样本由13个不同化学属性。我们首先将数据集分层采样划分70%出来作为训练集，剩余30%用作测试集。特征缩放（featurescaling）是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

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（1-5）机器学习系列