解释性 机器explainable ml
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器视觉 - YoloV8 命令行安装
创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
[oeasy]python0004_游乐场_和python一起玩耍_python解释器_数学运算
和python玩耍 🥊 Python 回忆 上次 了解shell环境中的命令 命令 作用 whoami 显示当前用户名 pwd 显示当前文件夹 ls 列出当前文件夹下的内容 python3 仿佛进入大于号黑洞 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 这python3 怎么玩啊！😠 说好的pyt ......
解释flex: 1 1 0%;flex: 1 1 auto;flex: 0 1 auto;flex: none;
以上内容为我学习时搜索的资料，结合自己的理解，截图是为了快速的记录，有错误地方可以留言我会进行修改 flex: 0 1 auto; 概括： 自适应时，不增大，只缩小， flex: 1 1 auto; 概括：自适应时，即增大也缩小 flex: 1 1 0%; 概括：基准值为0，自适应时即可以增大也可以 ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
解释器模式(interpretor)
1 #include <iostream> 2 #include <string> 3 #include <vector> 4 #include <stdio.h> 5 using namespace std; 6 7 //抽象的表达式对象以及Context对象 8 //用于保存计算的中间结果以及当 ......
通信系统中ZF,ML,MRC以及MMSE四种信号检测算法误码率matlab对比仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 通信系统中ZF（Zero Forcing，零迫）、ML（Maximum Likelihood，最大似然）、MRC（Maximum Ratio Combining，最大比合并）和MMSE（Minimum Mean ......
Linux 目录命名解释
Linux 有一个分层的文件系统结构，一切皆文件，包括硬件设备和目录。 根目录是 /，它是文件系统层级的最顶层。 常见的目录包括： /bin - 存放基本可执行文件 /etc - 存放系统配置文件，如 /etc/hosts /home - 存放用户主目录 /var - 存放经常变化的文件，比如日志文 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
Golang实现JAVA虚拟机-指令集和解释器
原文链接：https://gaoyubo.cn/blogs/f57f32cf.html 前置 Golang实现JAVA虚拟机-解析class文件 Golang实现JAVA虚拟机-运行时数据区 一、字节码、class文件、指令集的关系 class文件（二进制）和字节码（十六进制）的关系 class文件 ......
字体命名后缀解释
NF NF: Nerd Fonts，Nerd Fonts 是一个开源项目，它提供了一系列专门为开发者和终端用户设计的字体，它们包含大量的字形和符号。这些图体内置了图标集合，如 Powerline、FontAwesome、Devicons、Octicons、Material Design Icons ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面，但在同一局域网中的另一台机器上无法访问
以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......
怎么和 4 岁的小朋友解释「为什么远处的东西看上小，近处的东西看上去大？」，怎么回答才能让他听懂？
怎么和 4 岁的小朋友解释「为什么远处的东西看上小，近处的东西看上去大？」，怎么回答才能让他听懂？ 四岁的小朋友问：为什么远处的东西看上小，近处的的东西看上去大？我要怎么回答才能让他听懂？ 两小儿辩日 / 两小儿辩斗 [ 先秦 ] 列御寇 孔子东游，见两小儿辩斗，问其故。 一儿曰：“我以日始出时去人 ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......