02_统计学习第6页

Mac CAD 安装完成后，打开注册机时出现应用程序“02_注册机”不能打开。

好不容易安装了CAD，但是在打开注册机时候出现下图情况。导致以上原因解决方法：方法0：或者你换用这个注册机试下：链接:https://pan.baidu.com/s/1Av0WAqF6GtANw2CZGHi_dw提取码:fm6r方法一：你断开网络，关闭防火墙，再试试。方法二：请设置下这里：“系统与偏好设置”——”安全与隐私”，——通用。如下图红色箭头“任何来源”勾选。然后就可以去从新打开注册机了。

xcxgood·2023-09-18 02:38

009_贝斯特_02_阵痛期_10_国际学校_5_国际课堂

在国际学校，除了那帮孩子不畏严寒，在球场上奋力厮杀的场面给王睿奇留下了深刻印象之外，另外还有一幕让他终生难忘。有一天上午Jason接到了一个报修电话，说有个教室无法上网了，导致正在上的课无法正常进行，需要他马上去现场处理。哥们一听，立马带上必要的工具，叫上王睿奇一起去教室看看。那时两人已经很熟了，Jason也大致知道了他来这儿的真实原因，所以只要有什么活儿，基本都会叫上他一起去处理。要么说Jaso

蜗牛黄·2023-09-17 23:41

svm

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。

gyDBD·2023-09-17 12:13

2019-08-22项目2

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv(r'C:\Users\heart\Documents\TencentFiles\592409588\FileRecv\【非常重要】项目资料\考核项目02

有人喜欢你·2023-09-16 23:03

图像分割|机器学习 2019-05-09

本周计划1.看完代码2.学习统计学习方法1.代码●permute函数：a=rand(2,3,4);%这是一个三维数组，各维的长度分别为：2，3，4；%现在交换第一维和第二维：permute(A,[2,1,3

Rlinzz·2023-09-16 13:02

iTOP-RK3568开发板Linux 修改kernel logo

本文档配套资料在网盘资料“iTOP-3568开发板\02_【iTOP-RK3568开发板】开发资料\10_Linux系统开发配套资料\05_Linux修改内核logo配套资料”路径下。

mucheni·2023-09-15 21:48

如何快速分类整理电脑文件

00_Application、01_书籍、02_娱乐、03_工具、04_图片、05_资料00_Application文件夹与软件安装、环境变量有关，该文件夹不可随意移动

TroyLiu·2023-09-15 20:01

迅为RK3568开发板Debian系统使用python 进行摄像头开发

1查看摄像头节点信息2运行python摄像头代码python摄像头测试源码在网盘资料“iTOP-3568开发板\02_【iTOP-RK3568开发板】开发资料\10_Linux系统开发配套资料\02_Debian

迅为电子·2023-09-15 08:58

Pinctrl子系统_02_使用Pinctrl要掌握的重要概念

本节说明使用Pinctrl子系统时，要掌握的重要概念。上节我们说到，我们通过Pinctrl子系统来控制设备的引脚，但实际上，大多数芯片都没有一个单独的Pinctrl。引脚的复用、配置等操作，实际上是在GPIO子系统内部实现的。但是，我们可以把Pinctrl（pincontroller）控制器抽象出来，当做一个软件概念，他主要实现两个作用：引脚复用引脚配置（上下拉电阻等等）将配置GPIO的工作交给P

远近长安·2023-09-15 05:44

009_贝斯特_02_阵痛期_17_国庆节_2

本来王睿奇他们从家到西客站也没多远，也就两三公里的样子，只是拿着大包儿、小包儿的不方便，如果走过去的话，还是有点儿远，所以也就只能打车了。哪知从三环主路刚拐上去车站的路，车就堵的都不动了，只能像蜗牛一样慢慢往前蹭着走。急得夏雨不停的看手表，嘴里还不住地念叨着，“快点儿，快点儿啊”。她着急没用啊，自己又没长翅膀，也飞不过去，即使心里再急，也只能忍着。王睿奇理解她是因为思乡心切，因为当着外人，也不好意

蜗牛黄·2023-09-14 18:18

让NPU跑起来迅为RK3588开发板设置交叉编译器

让NPU跑起来迅为RK3588开发板设置交叉编译器编译器下载地址是网盘资料“iTOP-3588开发板\02_【iTOP-RK3588开发板】开发资料\12_NPU使用配套资料\03_编译所需工具\Linux

mucheni·2023-09-14 13:18

迅为STM32MP157开发板Debian 镜像的烧写

所以我们在烧写镜像的时候需要修改对应的内核镜像，我们镜像存放路径为“iTOP-STM32MP157开发板网盘资料汇总\03_文件系统源码和镜像\04_debian文件系统\02_制作好的debian镜像

mucheni·2023-09-14 13:47

iTOP-STM32MP157开发板Ubuntu镜像的烧写

所以我们在烧写镜像的时候需要修改对应的内核镜像，我们以烧写ubuntu18无桌面版本的镜像为例，镜像存放路径为“iTOP-STM32MP157开发板网盘资料汇总\03_文件系统源码和镜像\05_ubuntu文件系统\02

mucheni·2023-09-14 13:15

概率有向图模型（一）

文章目录前言概率有向图模型验证回到书中隐马尔可夫模型信念网络朴素贝耶斯总结前言经过前面的复习，我们把李航老师的《统计学习方法》中的监督学习部分回顾了一遍，接下来我们在此基础上，开始学习邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习

赛文忆莱文·2023-09-14 12:05

C++数据结构X篇_02_线性表基本概念（线性表是零或者多个数据元素的有限序列；有顺序，有限，类型必须相同；线性表是具有相同类型n个数据元素的有限序列（a0,a1,...an）ai是表项，n是表长度）

接上篇C++数据结构X篇_01_数据结构的基本概念，本篇将会学习线性表的基本概念线性表的基本概念1线性表的基本概念1.1线性表的基本概念1.1.1线性表的特性1.2线性表的数学定义1.2.1线性表的性质1.3线性表的操作1线性表的基本概念1.1线性表的基本概念线性表是零个或者多个数据元素的有限序列1.1.1线性表的特性数据元素之间是有顺序的数据元素个数是有限的数据元素的类型必须相同如下图便是一个数

十月旧城·2023-09-14 02:21

让NPU跑起来iTOP_RK3588开发板在Linux系统中使用NPU

下载地址为“iTOP-3588开发板\02_【iTOP-RK3588开发板】开发资料\12_NPU使用配套资料\01_rknpu2工具”对于RK3588来说，Linux平台RKNNSDK库文件为librknnrt.so

mucheni·2023-09-13 18:17

《统计学习方法》阅读笔记及代码实现-Ch2

0.前言寒假参加夏令营的时候，老师就说过深度学习其实最开始的原型就是感知机，不过是多加了一些层而已。虽然不知道多加了几层为什么work，但是它的效果就是比传统的可证明的方法来的好，这也掀起了如今的AI狂潮+深度学习遍地走，你如果不会点机器学习算法，估计是招不到研究生的(玩笑话..并且机器学习也只是一种工具而已，没有那么玄乎其神)。一定要好好的钻研最经典的算法，从中汲取到养分，才能拥有核心的竞争力。

Muyun99·2023-09-13 10:14

【Java面试题】《尚硅谷经典Java面试题第一季(java面试精讲)》学习笔记

文章目录尚硅谷经典Java面试题第一季(java面试精讲)01_尚硅谷_JavaSE面试题：自增变量题目解释：总结：02_尚硅谷_JavaSE面试题：单例设计模式概述饿汉式懒汉式03_尚硅谷_JavaSE

liangjiayy·2023-09-13 07:54

postman 获取接口参数_postman接口测试02_调用接口

postman调用接口获取接口数据可通过接口文档或者抓包工具获取接口数据。调用接口以调用唯品会app获取搜索热词接口为实例1，新增requestCollections下新增集合->新增request备注：接口较多时可在集合下添加子文件夹进行分类2，设置接口数据设置请求方式输入接口url设置请求报文(入参、请求头hearders等)【1】入参设置该接口为get接口url中已包含参数，输入url后已自

zjh游崽·2023-09-13 01:17

09_瑞萨GUI(LVGL)移植实战教程之拓展练习

www.bilibili.com/video/BV1gV4y1e7Sg9.拓展练习本节安排三个实验检验学习成果，实验示例源码在资料包的这个位置：DShanMCU-RA6M5配套学习资料\2_配套源码\02

挨踢民工biubiu·2023-09-09 17:22

02_瑞萨GUI(LVGL)移植实战教程之创建第一个工程并适配串口打印功能

本系列教程配套出有视频教程，观看地址：https://www.bilibili.com/video/BV1gV4y1e7Sg#2.创建第一个工程适配串口打印功能本次实验我们通过创建一个简单的工程，在其基础上完成串口打印功能，从而熟悉e2stduio（RenesasMCU的一个基于Eclipse的集成开发环境（IDE）)）和FSP（灵活配置软件包）开发环境。在实验中我们的会比较详细地学习了解，如何在

挨踢民工biubiu·2023-09-09 17:17

迅为RK3588在 Linux 系统中使用 NPU

下载地址为“iTOP-3588开发板\02_【iTOP-RK3588开发板】开发资料\12_NPU使用配套资料\01_rknpu2工具”对于RK3588来说，Linux平台RKNNSDK库文件为librknnrt.so

迅为电子·2023-09-09 15:12

概率论与数理统计学习笔记——day4

目录一.条件概率的定义二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式一.条件概率的定义2.条件概率的基本性质3.条件概率的其它性质：二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式

悠哉的zju·2023-09-09 02:17

概率论与数理统计学习笔记之——概率论的基本概念

概率论的基本概念1、随机试验随机试验具有以下特点：可以在相同的条件下重复地进行；每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果；进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现。2、样本空间、随机事件2.1、样本空间我们将随机试验E的所有可能结果组成的集合成为E的样本空间，记为S。样本空间的元素，即E的每个结果，称为样本点。2.2、随机事件一般，我们称试验E的样本空间S的子集为E的随机事件，

前丨尘忆·梦·2023-09-09 02:17

概率论与数理统计学习笔记——概率的数学定义，乘法公式，条件概率，全概率，贝叶斯公式，事件的独立性

概率的数学定义：我们能够理解的概率的定义是：某个事件发生的可能性的大小。但是这不是数学定义，其实概率的定义不好正面描述，我的老师在上课的时候也只给出了其的特点，相当于侧面描述：1.任何一个事件发生的概率一定大于等于0，即P(A)>=0.2.必然事件发生的概率为1，P(Ω）=1.3.对于两两互不相容的可列无穷多个事件A1，A2，……，An有P(A1UA2UA3UA4…UAn)=P(A1)+P(A2)

HiSi_·2023-09-09 02:46

概率论与数理统计学习笔记（7）——全概率公式与贝叶斯公式

目录1.背景2.全概率公式3.贝叶斯公式1.背景下图是本文的背景内容，小B休闲时间有80%的概率玩手机游戏，有20%的概率玩电脑游戏。这两个游戏都有抽卡环节，其中手游抽到金卡的概率为5%，端游抽到金卡的概率为15%。已知小B这天抽到了金卡，那么请问他是在手机上抽到的还是在电脑上抽到的？2.全概率公式上述问题中，我们先考虑小B抽到金卡这件事的概率，设玩电脑的概率为P(c)P(c)P(c)，玩手机的概

野指针小李·2023-09-09 02:45

02_常见网络层协议的头结构

1.ARP报文的报文结构ARP首部的5个字段的含义：硬件类型：值为1表示以太网MAC地址。协议类型：表示要映射的协议地址类型，0x0800表示映射为IP地址。硬件地址长度：在以太网ARP的请求和应答中都是6，表示MAC地址长度。协议地址长度：在以太网ARP请求和应答中都是4，表示IP地址长度。在ARP协议包中，保留出硬件地址长度字段和协议地址长度字段可以使ARP协议在任何网络中被使用，而不局限于以

往事不可追_来日不方长·2023-09-08 08:05

【scikit-learn】06：make_blobs聚类数据生成器

【scikit-learn】01：使用案例对sklearn库进行简单介绍【scikit-learn】02：使用sklearn库进行统计学习【scikit-learn】03：将sklearn库用于非监督性学习聚类

weixin_30791095·2023-09-08 06:14

CSS内联样式与外联样式

style="css属性:css属性值;"示例代码:01_第一种使用方式.htmlatguigu第二种内联样式通过HTML页面的style元素来设置CSS样式，语法如下:选择器{属性名:属性值;}示例代码:02

HeartBiuBurn·2023-09-07 14:21

学期计划

学期计划一、学好校内课程内容，保证课程成绩二、在网站上跟着上完斯坦福开放的自然语言课程和深度学习课程三、看完自然语言处理综述以及弄懂统计学习方法书籍，进行实践，其中忘记或不懂的统计、代数知识及时进行补充四

敲可爱的小超银·2023-09-07 07:38

（八）从零开始学人工智能--统计学习：统计学习基础知识

统计学习基础知识文章目录统计学习基础知识1.统计学习种类1.1监督学习1.1.1分类问题1.1.2回归问题1.2非监督学习2.统计学习中的基本概念2.1统计学习三要素：模型，策略，算法2.2欠拟合和过拟合

小花技术大本营·2023-09-06 05:35

《数字时代的学与教》第二模块共读心得

学完第二模块后，我明白了，其实教师首先要学会安心“放下技术”，技术不在于多，而在于“简洁够用”，一节好的课堂，信息技术会快速准确地帮我们搜集统计学习数据，让我们更好地做出合适的教学决策，同时利于作品的收集与比较

屏西小学杨昕·2023-09-06 02:14

【机器学习实践】隐马尔可夫模型（二）Viterbi算法

隐马尔可夫模型的预测问题已知一条可见层状态链，推导出最有可能的隐藏层状态链Viterbi算法维特比算法通过：全局最大概率必在每步优化时取得最大概率参考资料：《统计学习方法》李航清华大学（ppt）python

不给自己画饼·2023-09-05 22:05

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

肖sir__设计测试用例方法之等价类02_（黑盒测试）

设计测试用例方法之等价类02_（黑盒测试）一、掌握常用的设计方法:黑盒测试方法：等价类、边界值，状态迁移法、场景法、判定表、因果图、正交表，（7种）经验测试方法：错误推测法、异常分析法、随机测试;（3种

多测师软件测试培训师肖sir·2023-09-05 09:05

机器学习知识点总结

目录一、机器学习：二、统计学习：1.统计学习概念：1.1统计学习步骤：1.2统计学习特点：1.3统计学习目的：1.4统计学习的分类2.统计学习三要素：2.1模型：2.2策略：2.3算法：3.模型的评估4

Flechazo_lalala·2023-09-05 06:56

d2l_notes_ch3-ch4

目录3.线性神经网络3.1线性回归3.2softmax回归4.多层感知机3.线性神经网络经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经⽹络。

子诚之·2023-09-04 19:29

EM算法总结（一）

参考：文曲经典：统计学习方法-李航参数分析θ=[P(z1∣x),P(z2∣x),⋯ ,P(zm∣x),P(y1∣z1,x),P(y2∣z1,x),⋯ ,P(yn∣z1,x),P(y1∣z2,x)⋯ ,P

赛文忆莱文·2023-09-04 16:13

02_块元素和行内元素的使用

一、HTML块元素和行内元素的使用1、块元素:div标签定义和用法：标签块元素,表示一块内容,div标签可以把文档分割为独立的、不同的部分可以使用css设置宽高默认是占用一整快例如:哈哈哈哈这是第二块2、行内元素:span标签,定义和用法：不能设置宽高设置多个行内元素,一般用于文字显示例如:python8888java78883、行内块元素定义和用法：将一行内容分为多个快所有的元素都可以通过css

henry_rhy·2023-09-04 00:48

1.统计学习及监督学习概论

1.1统计学习统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习。

徴徴南风·2023-09-03 23:55

4. 深度学习-损失函数

1.经验风险,期望风险,结构风险如何选择最优参数和评价一组参数是最优的，这就是机器学习中的策略，也就是性能度量P,在李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》中开篇都曾讲过，这里不再详细介绍。

李涛AT北京·2023-09-03 11:38

C++设计模式_02_面向对象设计原则

文章目录1.面向对象设计，为什么？2.重新认识面向对象3.面向对象设计原则3.1依赖倒置原则(DIP)3.2开放封闭原则(OCP)3.3单一职责原则(SRP)3.4Liskov替换原则(LSP)3.5接口隔离原则(ISP)3.6优先使用对象组合，而不是类继承3.7封装变化点3.8针对接口编程，而不是针对实现编程4.将设计原则提升为设计经验1.面向对象设计，为什么？变化是复用的天敌！面向对象设计或者

十月旧城·2023-08-30 03:14

统计学补充概念-13-逻辑回归

概念逻辑回归（LogisticRegression）实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，尽管其名称中带有"回归"一词，但它主要用于处理分类任务。

丰。。·2023-08-29 03:02

最大熵模型详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.最大熵模型简介2.最大熵的原理3.最大熵模型的定义4.最大熵模型的学习1.最大熵模型简介：最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，所以，最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。离散随机变量X的概率分布是P(X)，则其熵是：式中，|X|是X的取值个数，当且仅当X的分布是均匀分

舟晓南·2023-08-28 07:46

EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用

参考：《统计学习方法》9.3EM算法在高斯混合模型学习中的应用多维高斯混合模型多维高斯混合模型具有如下形式的概率分布模型：其中d为数据的维度，为均值，为协方差矩阵。

韩明宇·2023-08-27 15:38

P,NP,NP_hard,NP_complete问题定义

背景：在看李航的《统计学习方法时》提到了NP完全问题，于是摆之。

weixin_30399821·2023-08-26 20:32

交叉方向乘子法（ADMM）算法

交替方向乘子法（ADMM）是一种求解具有可分离的凸优化问题的重要方法，由于处理速度快，收敛性能好，ADMM算法在统计学习、机器学习等领域有着广泛应用。

卡卡fantic·2023-08-26 20:02

EM算法推导--三硬币模型推导过程

本篇博客主要介绍李航《统计学习方法(第2版)》中讲解EM算法涉及到的三硬币模型案例，原文中该模型的推导过程被省略了。本篇博客主要是将该模型的具体推导过程。

Sun_Sherry·2023-08-24 12:27

动手学深度学习-pytorch版本（二）：线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络1.1线性回归回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。

Robot_Yue·2023-08-18 12:30

【学英语的那些坑，你踩过几个（下）】

0323-每日一念生活四象限之语言-02_日更第09篇【学英语的那些坑，你踩过几个（下）】接着昨天的分享，咱们继续分享学习英语六大误区剩余的三大误区：【误区四：背诵短文很有用，那你坚持了多久】评价背诵短文

醉清风_亮·2023-08-18 08:37

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