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我也要
这是我在学习机器学习时做的一些笔记，使用的教材是Tom的《机器学习》，他的书很好，但也有不足之处。给我最大的感觉就是Tom的数学功底有些欠缺，比如:
(1)如果Tom能够将一个假设作为一个集合描述，那么他关于偏序结构的描述会更为清晰；
(2)关于变形空间表示定理的相关描述不够很严谨，按照Tom的表述我们很容易可以看出在变形空间中必然存在一个极小特殊假设及一个极大一般假设，如果我们首先在变形空间中找到这两个极为特殊的假设，那么我们对于变形空间表示定理的描述及证明将会变得十分容易，至少不会在对定理描述的时候把这两个特殊的假设说称是"良好定义的"。
【机器学习】PAC 学习理论
本文简单介绍了 PAC 学习理论
概念学习和归纳偏置
原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/590838 By RaySaint 2011/06/17 概念学习和归纳偏置 感觉概念学习现在提得很少，可能是因为在机器学习的实际应用中很少用到，但是从概念学习中很容易引出归纳偏置的概念，而...
“ML学分计划”说明书
##计划的由来## 我们是一群对机器学习感兴趣的小伙伴，对于神奇的机器学习经常有“一探究竟”的冲动，却因为孤身一人学习的寂寞、亦或繁忙考试工作之余的小小拖延症，而没有持续这份对知识的渴求和热情。 由于深感类似情况的小伙伴之多，我们希望建立一个“ML学分计划”——机器学习的学习和分享计划——来帮助我们一起更高效地学习、更集中地整理分享我们的知识和经验。因为我们也深信”证明自己真的透彻理解一个知识，最好
《机器学习》第二章 概念学习和一般到特殊序
《机器学习》第二章 概念学习和一般到特殊序 2.1.简介 布尔函数一般形式：F(b1, b2, ..., bn)，其中 bi的定义域为{0,1}，F的值域为{0, 1}。 在一般的定 义域上的，取值在 {0, 1} 中的函数也叫做布尔值函数概念学习定义中的布尔函数指定就这个，主要是 规定学习的问题目标是布尔的，反应在上面的样本中，就是Yes或者No。目标函数的形式如下： f: ...
构建具有概念学习能力的AI Agent
在当今人工智能飞速发展的时代，构建具有概念学习能力的AI Agent具有重要的意义。传统的AI系统往往在特定任务上表现出色，但缺乏对概念的深入理解和学习能力。具有概念学习能力的AI Agent能够自主地从数据中抽象出概念，理解事物之间的关系，从而在更广泛的场景中灵活应用知识。本文的范围涵盖了构建具有概念学习能力的AI Agent的各个方面，包括核心概念的解释、算法原理的阐述、实际项目的开发以及相关工具和资源的推荐等。
详解人工智能（AI) 机器学习（ML) 深度学习（DL）
有三个词，这两年出现的频率越来越高：人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL），到底他们哥仨是什么关系？今天小编化繁为简，用几张图带你迅速看明白。关系如图，从提出概念的时间上来看也很清楚： 人工智能AI：模拟人脑，辨认哪个是苹果，哪个是橙子。 机器学习ML：根据特征在水果摊买橙子，随着见过的橙子和其他水果越来越多，辨别橙子的能力越来越强，不会再把香蕉当橙子。 机器学习强调“...
候选消除算法
假设与样例一致：当一个假设能正确分类一组样例的时候，我们称这个假设是与这些样例一致的。具体定义如下：一个假设h与训练样例集合D一致，当且仅当对D中的每一个样例都有h(x)=c(x)。即：Consistent(h, D)=(∀∈D) h(x)=c(x)。这里的一致和前面定义的满足时不同的。一个样例x无论是目标概念的正例还是反例，在h(x)=1的时候成为满足假设h。然而，这一样例是否与h一致则与目标概
10、机器学习中的概念学习详解
本文详细解析了机器学习中的概念学习，涵盖学习的基本要素、概念的定义（外延与内涵）、概念学习的形式化框架及其三大关键问题：假设空间的选择、假设评估与搜索策略。文章深入探讨了不同假设空间结构（无拓扑、邻域关系、偏序结构）对搜索效率的影响，并通过图像分类和垃圾邮件过滤案例展示了实际应用。同时，分析了概念学习面临的数据噪声、过拟合与欠拟合、假设空间选择等挑战及应对策略，结合流程图与表格帮助读者系统理解并有效运用概念学习方法。
Chapter 2 概念学习和一般到特殊序
概念学习和一般到特殊序概念学习
机器学习 习题答案
机器学习 习题答案 2.6 完成变型空间表示定理的证明（定理2.1） 定理2.1：变型空间表示定理 领X为一任意的实例集合，H为X上定义的布尔假设的集合。令c：X{0,1}为X上定义的任一目标概念，并令D为任一训练样例的集合{}。对所有的X，H，c，D以及良好定义的S和G： 证明：对VSH，D中任一h： ①当h∈S时，取s＝h，则有h≥gs成立 ②当hS时，即 (h1H）[(h>gh1)∧Consistent(h1,D)] 若h1S，显然h≥gs成立；
机器学习部分课后习题答案.
机器学习部分课后习题答案
好书推荐丨细说机器学习：从理论到实践
本期博主给大家推荐一本有关机器学习的全新正版书籍，对机器学习、人工智能感兴趣的小伙伴们快来看看吧~
＜工控＞＜PLC＞汇川Easy521系列PLC与汇川SV630N伺服进行EtherCat通讯的相关配置及指令编写
本系列是关于PLC相关的博文，包括PLC编程、PLC与上位机通讯、PLC与下位驱动、仪器仪表等通讯、PLC指令解析等相关内容。PLC品牌包括但不限于西门子、三菱等国外品牌，汇川、信捷等国内品牌。除了PLC为主要内容外，PLC相关元器件如触摸屏（HMI）、交换机等工控产品，如果有值得记录的内容，也会添加进来。
【机器学习】——逻辑模型：概念学习
本节将了解概念学习
node-red 可视化探索
配置socket选择配置流程产生url。
ADP在线自适应动态规划之持续激励条件
在线自适应动态规划之持续激励条件 在在线自适应动态规划算法中，需要通过满足持续激励条件（Persistent Excitation Condition）保证critic网络权值的收敛性，一般的做法都是在算法初期在输入端引入探测噪声（Probing Noises）来保证数据的丰富性，但是由于在输入端引入噪声会给系统带来一些不好的影响，甚至可能破坏系统的稳定性。因此，出现了一些其他的方法来避免引入探测噪声，受阅读所限，我目前了解两种： Concurrent Learning（CL） Experience Re
Awesome-ML-SYS-Tutorial：机器学习系统化教程，助力理论与实践完美结合
Awesome-ML-SYS-Tutorial 是一个开源学习项目，旨在帮助有志于深入理解并实践机器学习（ML）与系统（SYS）结合的开发者。该项目汇集了丰富的学习笔记、读后感、思索及参考资料，涵盖了从机器学习理论到系统实现的多个方面。作者通过分享其学习路径和经验，帮助初学者快速上手 ML + SYS 领域，并提供了深入学习的技术指导。 ## 项目技术分析 该项目主要围绕机器学习系统化开发的核
告别手动归档：基于Allegro Skill的XTools一键生成Gerber与生产文件实践
本文详细介绍了基于Allegro Skill的XTools工具如何实现一键生成Gerber与生产文件，大幅提升PCB设计效率。通过自动化流程，解决了传统手动归档中的重复劳动、人为失误和标准不统一等问题，特别适合需要频繁输出生产文件的工程师。文章包含安装配置、实战操作、问题排查及进阶技巧，帮助用户快速掌握这一高效工具。
机器学习中优化相关理论基础汇总
在阐述机器学习中优化所需相关理论基础前，既然是谈机器学习算法，我们先了解一下机器学习中算法分类： 1、监督学习：训练数据每个实例都带有label 2、非监督学习：训练数据没有label 3、强化学习：与监督学习和非监督学习并列的第三类机器学习算法 4、弱监督学习：分为三种 不完全监督、不确切监督、不准确监督 5、半监督学习：由于标注数据困难等原因，只有部分数据含有label 6、多示例学习：每个...
19. SAP UI5 应用开发教程之十九 - SAP UI5 数据类型和复杂的数据绑定
通过本教程前面的步骤SAP UI5 初学者教程之十七 - 聚合绑定在 UI5 复合控件中的使用的介绍，我们已经学会了如何在 SAP UI5 里显示列表，如下图所示： 本步骤我们给该列表添加更多的业务数据，比如每张发票的金额。 按照本文的步骤完成的 SAP UI5 应用，列表如下图所示： 可以看到，同前一个步骤相比，现在 Invoices 表格里，每张发票的金额和货币单位已经显示出来了。 为了实现这个效果，本步骤的源代码位于我的 Github 这个文件夹下面： https://github.com/wan
深度解析：LPDDR5 采样 Mask 背后的秘密 —— 从 Jitter 到 BER 全面剖析
在 LPDDR5 中，CK/DQS 信号相当于“指挥棒”，而数据（DQ）要在时钟节拍里被准确采样。Crosspoint Mask 区域横轴：时间 (Time)纵轴：电压 (Vref)👉 只要采样点落在这个区域内，数据就是正确的。否则就会出错。BERPBERPMask 就像高速公路的收费站口，如果车（采样点🚗）在车道内，顺利通过；一旦跑偏，就撞护栏。LPDDR5 的速率极高，UI 非常短，Mask 区域成为核心指标各种 Jitter、Noise 会不断压缩 Mask。
机器学习与因果推理融合：因果机器学习（Causal ML）的突破与落地
传统机器学习（ML）依赖数据相关性建模，但相关性≠因果性，导致模型在干预预测、反事实推理等场景中失效。因果机器学习（Causal ML）通过将因果逻辑（如因果图、潜在结果框架）嵌入数据驱动模型，为高维复杂系统提供可解释、可干预的决策支持。
matlab 异常值检测与处理——Robust Z-score法【2024最新版】
博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月9日。
21年ML入门-从第一原理学习机器学习理论
本书介绍 春季学期教的课上对其进一步完善。本书的目标是为最广泛使用的学习架构呈现学习理论的新旧成果。 本书面向以理论为导向的学生，以及希望获得对机器学习和相关领域中使用的算法的基本数学理解的学生，包括计算机视觉、自然语言处理等领域的学生。本书将主要讲解第一性原理的许多结果，同时尽可能地保持阐述简单。这自然会导致关键结果的选择，在简单但相关的例子中展示学习理论中的重要概念。一些一般性的结果也将在没有证明的情况下给出。当然第一性原理的概念是主观的，需要学生对线性代数、概率论和微分学有很好的了解。...
STM32入门教程：人脸识别
STM32CubeMX配置 打开STM32CubeMX，创建一个新的工程，并选择你使用的STM32系列和具体型号。根据摄像头模块的规格，将摄像头的输出引脚连接到相应的STM32引脚上。人脸识别是一种非常常见的人工智能应用，它可以通过摄像头捕捉到的图像，识别出图像中的人脸并进行相关的分析和处理。在本教程中，我们将使用STM32开发板和相关传感器，通过指导你搭建一个基于STM32的简单人脸识别系统，并编写相应的代码来实现该功能。另外，为了达到更好的人脸识别效果，可能需要使用更高性能的处理器和更复杂的算法。
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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机器学习 - 机器学习理论基础
所谓理论理解，就是要考虑模型的可解释性，即输入与输出之间是什么关系，怎样才能获得预期的结果，这种方法的内部机制是什么，并考量方法涉及文献的深度和完整性。理论理解程度高的方法往往具有公式化的实现，具有强大的理论基础和可预测的结果。深度学习领域并不是由它的理论基础打开的，理论基础在2010之后深度学习热潮兴起的20多年前就被发现了，而是由消费级 GPU 实现的并行处理刺激了它的复兴。所谓的经验效用是一种综合考量，它考虑方法的适用性广度、实现的难易程度，以及最重要的因素，即在现实世界中的有用程度。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
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