ch02网络图片

已于 2022-07-02 23:31:12 修改
阅读量218 收藏
点赞数
分类专栏： 深度学习 文章标签： 机器学习
于 2022-06-17 19:48:43 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hguo11/article/details/125339352
版权
本文探讨了PR曲线在评估模型性能时的重要性，聚焦于减少模型的variance和bias问题。深入解析了KNN算法和感知机在非线性问题上的实现，特别是通过异或函数的叠加。此外，还介绍了如何找到模型的鞍点，以优化模型参数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

PR曲线

其他

variance and bias

KNN的

感知机：

感知机：

异或非线性

叠加实现异或

鞍点

 

php保存任意网络图片到服务器的方法
01-20
任意指定一个网络图片地址，通过这个函数下载到本地服务器 <?php function saveImage($path) { if(!preg_match('/\/([^\/]+\.[a-z]{3,4})$/i',$path,$matches)) die('Use image please'); $image_name = ...
CH-HCNetSDKV6.0.2.2_build20181213_Linux32.zip_海康威视_网络摄像头
07-14
"CH-HCNetSDKV6.0.2.2_build20181213_Linux32.zip" 是海康威视为Linux 32位系统提供的网络摄像头软件开发工具包（SDK），主要用于实现网络摄像头的图像实时预览、抓图以及更多高级功能。这个SDK允许开发者集成...
计算机网络：CH6 应用层-电子邮件.ppt
06-17
随着技术的发展，IETF（Internet Engineering Task Force）定义了MIME（Multipurpose Internet Mail Extensions）协议，扩展了邮件的传输能力，允许发送包含多种媒体格式的信息，如图片、音频、视频等。MIME将邮件...
ch11SystemInfo.rar_ch11SystemInfo
09-23
这通常包括操作系统版本、CPU类型、内存大小、存储空间、设备型号、制造商信息以及网络状态等。 2. **操作系统版本**：这是指设备上运行的操作系统的特定版本，例如Android的Android 12或iOS的iOS 15。每个版本都有...
首页_ach479_
10-01
7. 性能优化：首页加载速度是关键，因此需要考虑图片压缩、代码精简、CDN（内容分发网络）使用等手段来提升性能。 8. 友好的搜索接口：为了方便用户，搜索框可以配备建议、纠错和过滤功能，帮助用户更快找到目标...
机器学习——决策树
2301_80841566的博客
04-08 964
是一种基于树形结构的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。其核心思想是通过对，构建一棵树结构来模拟决策过程。：起始特征，代表最佳分割属性：中间决策点，对应其他特征：最终决策结果（类别或数值）：节点之间的连接，表示特征或属性的可能取值：从根节点到叶节点的一条路径，表示一系列决策。
智能气候前沿：AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测
2401_89571885的博客
04-07 1143
智能气候前沿：AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测
机器学习 Day09 线性回归
qq_66246715的博客
04-08 1073
全梯度下降算法（FG）原理：计算训练集所有样本误差并求平均作为目标函数，利用所有样本计算损失函数关于参数theta的梯度，权重向量沿梯度反方向移动。公式为：优缺点：优点是能准确朝着最优解方向更新；缺点是计算所有样本梯度，速度慢，无法处理超内存数据集，不能在线更新模型。随机梯度下降算法（SG）原理：每次只代入计算一个样本目标函数的梯度来更新权重，不断重复，直至损失函数值满足停止条件。迭代公式为（无求和了）：优缺点：优点是简单高效，可避免收敛到局部最优解；缺点是仅用单个样本迭代，
【scikit-learn基础】--『预处理』之 数据缩放
weixin_60669486的博客
04-08 937
在库中，处理数据缩放不是只有上面的最小值-最大值缩放还可用进行标准化缩放；用实现尺度缩放和平移等等。进行数据缩放时，需要注意一点，就是缩放处理对异常值非常敏感，如果数据中存在极大或者极小的异常值时，有可能会破坏原始数据本身。所以，缩放处理前，最好把异常值过滤掉。关注灵活就业新业态，了解更多程序员兼职项目，关注公账号：贤才宝（贤才宝https://www.51xcbw.com）
2025.4.13机器学习笔记：文献阅读
Zcymatics的博客
04-11 708
河流在环境变化中有着重要的作用，且坝的形成水流与河床几何形态相互作用影响，因此理解二者关系对掌握河流物理过程至关重要。虽通过实际观测、模型实验、理论分析和数值模拟等方法对沙坝的形成和发展有了一定认识，但洪水期沙坝形成过程中的水流测量困难，导致对水流与河床相互作用的理解不足。本文提出利用物理信息神经网络结合浅水方程和质量守恒定律，以稀疏的流速和水位数据为训练数据，对交替沙坝上的复杂河流流量进行预测。实验结果表明，该方法能在无直接训练数据的情况下估算水深、河床高程和糙率系数，且训练数据间隔小于沙坝波长时，数据量
一组可能的机器学习问题列表
最新发布
含光左卫的工作笔记集
04-11 356
基于机器学习的三国时期诸葛亮北伐失败因素量化分析
ZTLJQ的博客
04-02 1448
三国时期（220-280年）的战争史存在史料分散、数据缺失的特点。诸葛亮北伐的失败本质是：在资源约束条件下追求高维战略目标时，未能及时调整系统参数以维持相空间稳定性。这种在复杂系统中追求线性解的行为，通过机器学习模拟显示出必然的崩溃趋势。模型显示，当粮草供给量低于兵力需求的1.8倍时，战役失败概率陡增63%。第五次北伐（234年）时该比值已降至1.05，触发资源临界点。模型显示：若将北伐频率降低40%，转而加强汉中屯田，可使建兴十二年（234年）粮食储备增加2.1倍，延长战略窗口期约5.8年。
人工智能100问☞第2问：机器学习的核心原理是什么？
bjdx_001的博客
04-11 786
机器学习的核心原理是​​通过数据训练模型，使计算机自动发现数据中的内在规律或模式，并利用这些规律对新数据做出预测或决策​​。这一过程强调数据驱动（从经验中学习）、模型优化（通过损失函数和参数调整提升性能）以及泛化能力（适应未知数据）的结合。例如，像训练小狗通过奖励机制学习指令一样，机器学习模型通过反复对比预测结果与真实标签的误差，不断调整内部参数以逼近最优解。
机器学习 | 强化学习基本原理 | MDP | TD | PG | TRPO
知识库搭建ing
04-08 493
马尔科夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）是一种用于描述具有状态（States）、动作（Actions）和奖励（Rewards）的随机动态系统的数学框架。
机器学习核心概念、算法分类与应用场景全解析
数据挖掘学习梳理
04-07 854
预测离散标签（如天气类型、图像类别）。
Chroma 嵌入算法在古诗文数据中的实践与应用
红衣大叔
04-08 282
在使用 Chroma 的 Embeddings 算法训练古诗文时，需要结合古诗文的特点选择合适的嵌入模型，以更好地捕捉其语义和结构信息。
AIGC1——AIGC技术原理与模型演进：从GAN到多模态融合的突破
wJen的博客
04-08 602
近年来，人工智能生成内容（AIGC）技术迅速发展，从早期的简单文本生成到如今能够创作高质量图像、视频甚至3D内容，其核心驱动力在于生成模型的持续优化与多模态融合技术的突破。本文将探讨生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Model）、Transformer架构等核心技术的演进路径，并分析跨模态生成（如文本-图像-视频）的关键突破点。
机器学习中的聚类分析算法：原理与应用
2401_82355416的博客
04-08 1088
聚类分析(Clustering Analysis)是机器学习中一种重要的无监督学习技术，它的目标是将数据集中的样本划分为若干个组(称为"簇")，使得同一簇内的样本彼此相似，而不同簇的样本差异较大。与分类不同，聚类不需要预先标记的训练数据，而是通过数据本身的特征来发现内在的结构和模式。聚类分析在各个领域都有广泛应用，包括：客户细分社交网络分析图像分割异常检测基因表达分析等聚类分析是探索性数据分析的强大工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构。
【人工智能】AI大模型开发数学基础指南
椰子的职场成长记录
04-08 491
数学是AI的“内功”，短期内可能枯燥，但一旦打通，对模型的理解会远超调参层面。坚持6个月的系统学习，你会发现自己能直接看懂论文公式，甚至提出改进思路！数学基础决定了能否深入理解模型本质，而非仅停留在调参层面。
Android中使用HttpClient获取网络图片的教程
#### 标题：android HttpClient 获取网络图片 在Android平台上，开发者通常需要从网络上获取资源，比如图片、文本文件等。使用HttpClient来获取网络图片是一个较为常见的需求。HttpClient是Android提供的用于处理...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值