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我也要
教师往往向学生提供先例，让学生练习，并期望学生在练习后能够发现一般原理。学生必须设法找出先例与练习间的因果关系，并应用先例去处理练习，把工作上升为原理，然后把这些原理存储起来供需要时检索调用。
英文的定义是：Uses existing declarative domain knowledge to "explain" individual examples and uses this explanation to drive a knowledge-based generalization of the example.
Artificial Intelligence
P-R曲线绘制的详细例子
P-R曲线绘制的详细例子 P-R曲线绘制详细例子 P-R曲线可用来度量一个机器学习器的优劣，了解P-R曲线的绘制过程，对理解查全率和查准率非常有帮助。这里举一个简单的例子，手动绘制P-R曲线，例子选取了21个训练样本，样本如下： (1,0.785753721910176) (1,0.356605631195716) (1,0.293302128059673) (1,0.664535310077594) (1,0.32345789365851) (1,0.069257919860597) (0,0.86868
基于解释的学习和基于归纳的学习
在基于归纳的学习中，学习器被赋予一个假设空间H，它从这个空间中选择一个输出假设。同时还有一些训练样例集合D = 其中f(xi)是在xi下目标值。学习器所希望的输出是一个假设h。 在基于解释的学习（分析学习）中，学习器的输入是假设空间H，一些训练样例集合D，还有一个领域理论B。这是两者最大的区别。什么是领域理论B呢?它可由解释训练样例的背景知识组成。学习器输出的假设h既于训练样
增强学习系列之（二）：实现一个简单的增强学习的例子
增强学习例子
机器学习案例 | 通过EBG学习概念cup
基于解释的学习(explanation-basedlearning)可简称为解释学习，是20世纪80年代中期开始兴起的一种机器学习方法。解释学习根据任务所在领域知识和正在学习的概念知识，对当前实例进行分析和求解，得出一个表征求解过程的因果解释树，以获取新的知识。在获取新知识的过程中，通过对属性、表征现象和内在关系等进行解释而学习到新的知识。
解构机器学习：如何从零开始设计一个学习系统？
机器学习（Machine Learning）无疑是当今科技领域最热门的词汇之一。但抛开复杂的算法和模型，一个机器学习系统是如何被设计出来的？它并非简单地选择一个现成的算法，而是涉及一系列严谨的设计决策。本文将以一个经典的例子——“教计算机下国际跳棋”——来逐步拆解通用机器学习系统的设计过程，带你领略其背后的核心思想。
树莓派4B之OpenCV人脸识别实战：从Haar Cascade到实时检测（保姆级教程）
本教程详细介绍了如何在树莓派4B上部署OpenCV，并利用Haar Cascade算法实现实时人脸识别。内容涵盖从系统环境搭建、算法原理解析到代码逐行讲解与实战调优，为嵌入式AI和计算机视觉初学者提供了一份完整的保姆级实践指南。
机器学习之五：基于解释的学习
（2）归纳学习虽然是人们常用的一种学习方法，但由于它在学习中不使用领域知识分析、判断实例的属性，而仅仅通过实例间的比较来提取共性，这就无法保证推理的正确性，而基于解释的学习因在其学习过程中运用领域知识对提供给系统的实例进行分析，这就避免了类似问题的发生。： 设领域理论为 T（一组逻辑规则或知识库），训练实例为 (x, y)，其中 x 是实例描述，y 是目标概念（如“可堆叠”“安全状态”）。解释构造的时间复杂度与领域理论的规模和规则复杂度相关，对于一阶逻辑理论，解释构造是NP难的。
到底什么是电源的斜波补偿，电源芯片CS引脚作用，一文讲清楚！
上文有提到电流环，其实电流环再细分也有很多模式，用的最多的是峰值电流模式峰值电流模式调节工作原理如下：（1）当输出负载增大时，输出电压降低，因此，Vc 增大，线性增加的电感电流只有升高到更大的值才能使 PWM 电流比较器翻转，开关管导通的时间增长，占空比增加，输入功率增加，因此输出电压增加，当输出电压增加到调节的范围内时，系统保持平衡。
人工智能原理（6）
机器学习概述、归纳学习、决策树、基于实例的学习、强化学习
vrep小车避障算法_V-REP 多车道巡线与避障
任务概要在给定的赛道中，实现多车道的避障和视觉巡线。避障算法没有限定，可使用人工势场、RRT等路径规划算法。车体大小、赛道信息以及参考资料在此处下载。完成情况已学习并能初步使用 V-REP Python Remote API 接口，实现 Python 与 V-REP 的功能交互。已实现基于视觉传感器的多车道巡线功能。已实现基于视觉传感器的多车道避障功能。V-REP Python Remote AP...
最全卷积总结篇（分组、深度可分离、空洞、转置等）
分组卷积（Group Convolution）是一种卷积操作方式，它最早在AlexNet中引入，并在深度学习中被广泛使用，尤其是在高效模型设计（如MobileNet和ResNeXt）中。分组卷积通过将输入特征通道分为若干组，并在每组内单独进行卷积操作，可以减少计算复杂度和参数量，同时有效利用模型的结构特性。分组卷积的工作原理通道分组：输入特征图的通道图为C_in,输出特征图的通道数为C_out,将每组的C_in和C_out分为G组，每组的通道数为C_in/G和C_out/G。组内卷积。
实例学习的基本概念
1.什么是实例学习 ？ 实例学习是一种归纳学习方法，从大量的学习样本中归纳总结出相应的规则、概念。 <归纳推理不保真，因此要反复进行示例与归纳，避免归纳的错误结论影响最终结果> 实例学习的过程即在实例空间和规则空间中搜索、匹配的过程。 首先示教者给实例空间提供一些初始示教例子，由于示教例子的形式往往不同于规则的形式，程序必须对示教例子进行解释，然后再利用被解释的示教例子去搜索规则空间。并且要寻找一些合适的新的示教例子以解决规则空间中某些规则的歧义性。<解释例子+选择例子> .
Spring AI 实战：第五章、Spring AI本地模型部署之省钱小能手
白嫖的快乐你想象不到经过这番折腾，我们成功实现了零成本使用大模型完全本地运行保障隐私可视化访问Java生态无缝集成但可能有的小伙伴要吐槽，怎么换个底层模型这次就新建一个工程了呢？不能在以前的工程上开发吗？这样也太不优雅了吧~，我知道你很急，但先别急，等下一章节再来解决这个问题。为什么程序员特别喜欢Ollama？因为它就像一只温顺的羊驼——不花钱还能24小时产出代码！
[机器学习]一个例子完美解释朴素贝叶斯分类器
最简单的解决方案通常是最强大的解决方案，而朴素贝叶斯就是一个很好的证明。尽管机器学习在过去几年取得了巨大的进步，但朴素贝叶斯已被证明不仅简单，而且快速、准确、可靠。它已经成功地用于许多项目中，而且它对自然语言处理（NLP）的问题的解决提供了很大的帮助。 朴素贝叶斯是利用概率论和贝叶斯定理预测样本类别（如新闻或客户评论）的概率算法。它们是概率性的，这意味着它们计算给定样本的每个类别...
基于Python的房地产评估数据抓取与分析 —— 房价走势与市场报告
在房地产行业中，了解和分析房产价格的变化趋势、各个地区的房价差异以及市场评价报告，可以帮助投资者、购房者以及政策制定者做出更加明智的决策。本文介绍了如何使用Python爬虫技术抓取房地产平台上的房产评估报告、价格走势等数据，并对抓取的数据进行分析。通过这些技术，您可以自动化抓取房地产平台的数据，分析房价走势，获取市场报告，为房地产投资决策提供数据支持。假设我们要从链家网抓取某个房产的价格、房产描述以及历史成交价格，首先需要获取目标房产页面的URL，并发送HTTP请求。伪装为常见浏览器，避免被识别为爬虫。
LangChain面试内容整理-知识点27：LangChain性能调优
LLM应用可能面临响应慢、成本高等性能问题。LangChain提供了一些优化方法和经验来提升性能和效率。
Bourne强化学习笔记1：用简单例子说明Off-policy的思想与使用方法
本着ADEPT（Analogy / Diagram / Example / Plain / Technical Definition）的学习规律，本人给出直观理解、数学方法、图形表达、简单例子和文字解释，来介绍off-policy，而on-policy也将在本讲解过程中获得理解。( 在此假设大家已了解Markov Process Decision，动作概率，转移概率，Monte Carlo Met...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
SHAP | 机器学习模型解释库
来源：大邓和他的PythonSHAP机器学习模型解释库想象一下，你正试图训练一个机器学习模型来预测广告是否被特定的人点击。在收到关于某人的一些信息后，模型预测某人会不会点击广告。但是为什么...
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
《西瓜书》15章一阶强化学习中的所举例子的解说
在看到《西瓜书》15章第4小节一阶强化学习中所举的例子（如上图）时，相信很多书友对这个例子中的16、18、25、50这些数字是哪里来的很迷茫，所以这篇文章会对这个例子展开说说，因为这部分的解释有些饶人，所以我也只能尽我所能去用文字阐述清楚，如果有误还请见谅，本人虚心接受来自各位“看官”的批评指正。为了帮助大家更好的理解这个例子，根据《西瓜书》中的原数据集以及对西瓜数据的定义，我将“新规则”所涉及的“因此，由上图，我们可以知道在“新规则体”中，正例数=16，反例数=2，正例数+反例数=18。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
用_Python_实现_Python_解释器
摘要：Allison 是 Dropbox 的工程师，在那里她维护着这个世界上最大的 Python 客户端网络之一。在去 Dropbox 之前，她是 Recurse Center 的协调人, 是这个位于纽约的程序员深造机构的作者。 Allison 是 Dropbox 的工程师，在那里她维护着...
在 PyTorch 中实现可解释的神经网络模型
这些模型不仅提高了模型的透明度，而且通过在训练过程中结合高级人类可解释的概念（如“颜色”或“形状”），培养了对系统决策的新信任感。不幸的是，在许多情况下，当我们追求更高的准确性时，模型提供的解释往往会在质量和忠实度上下降，反之亦然。这使我们能够更多地了解模型的行为，并检查它对于任何相关概念集的行为是否符合预期，例如，对于互斥的输入概念 [0,1] 或 [1,0]，它返回的预测y=1。中，我们将深入研究这些技术，并为您提供使用简单的 PyTorch 接口实现最先进的基于概念的模型的工具。
用简单的一个例子阐释人工神经网络的机理
因研究方向需要与人工神经网络相结合，因此在网上查询了一些资料后，简单总结了一下人工神经网络的作用机理。 人工神经网络(ANN)算法的作用机理还是比较难理解的，现在以一个例子来说明其原理。这个例子是关于人的识别技术的，在门禁系统、逃犯识别、各种验证码破译、银行预留印鉴签名比对和机器人设计等领域都有比较好的应用前景。当然也可以用来做客户数据的挖掘工作，比如建立一个能筛选满足某种要求的客
简单英语+机器学习之“总的大概念”和通俗解释有无监督式学习
Hello, today we are going to talk about what is machine learning. If you are talking about this, you will find that the answer is what is the machine learning is what is the definition of the machine...
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