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RSS订阅原创 深度学习视觉处理基础：卷积神经网络（CNN）详解
在卷积操作的数学表达中，表达式 (f∗g)(i,j)=∑m∑nf(m,n)g(i−m,j−n)(f∗g)(i,j)=∑m∑nf(m,n)g(i−m,j−n) 描述了两个二维函数 ff 和 gg 的卷积。| Max | 保留显著特征 | 丢失细节信息 | 通用 || Global | 全局上下文 | 丢失空间信息 | 分类任务 || Avg | 平滑特征响应 | 弱化重要特征 | 网络末端 |
2025-03-12 22:38:40
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原创 机器学习---贝叶斯分类与决策树
自动化参数调优利器，注意控制搜索空间避免计算爆炸朴素贝叶斯：适合文本分类等高维数据，注意特征独立性假设的局限性决策树信息增益偏向多值属性，基尼指数计算效率更高通过max_depth控制模型复杂度防止过拟合可视化帮助理解模型决策过程通过合理使用这些工具，可以快速构建可解释性强的分类模型，适用于各种结构化数据的分类任务。实际应用中建议：优先使用基尼指数构建决策树对文本数据优先尝试朴素贝叶斯重要模型务必进行参数调优算法核心思想关键步骤/假设优缺点决策树树形规则划分数据。
2025-02-26 13:59:17
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原创 机器学习一
距离度量欧氏距离：直线距离，对尺度敏感曼哈顿距离：网格路径，抗异常值余弦相似度：方向相似性，适用于高维稀疏数据TF-IDF原理TF = 词频 / 文档总词数IDF = log(总文档数 / (包含该词的文档数 + 1))惩罚常见词，突出特征词PCA数学本质协方差矩阵特征分解选择最大特征值对应特征向量实现线性降维的同时最大化方差。
2025-02-25 09:18:29
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原创 数据结构回顾：栈、链表与二叉查找树
栈是一种后进先出（LIFO, Last In First Out）的数据结构。可以将其想象成一叠盘子，最后放上去的盘子最先被取走。
2025-02-11 19:26:02
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原创 Pandas 常用功能详解：从数据合并到可视化Day05
pandas是 Python 中用于数据处理和分析的核心库之一。它提供了高效的数据结构和操作工具，能够轻松处理结构化数据。本文将详细介绍 `pandas` 的常用功能，包括数据合并、时间处理、随机抽样、空值处理、CSV 文件读写以及数据可视化。
2025-02-10 22:08:16
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原创 pandas函数Day04
一、DataFrame 概述1. 数据结构：二维表格结构，含行索引（index）和列标签（columns）。异构数据：每列数据类型可不同（如字符串、整数、浮点数）。与 Series 的关系：每一行或列均为一个 `Series`。行 Series 的标签是列名，列 Series 的标签是行索引。2. 索引：默认隐式索引（0-based 整数），支持显式自定义索引。行标签与数据一一对应。
2025-02-08 20:23:14
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原创 matplotlib和pandas(Day03)
1. 柱状图（Bar Chart）功能: 用于比较分类数据的大小。方法: `axs.bar(x, height, **kwargs)`参数:x: X轴数据的列表（分类）。height: Y轴数据的列表（值）。width: 柱子的宽度，范围在0到1之间（比如`width=0.6`）。align: 柱子的对齐方式（`'center'` 或 `'edge'`）。plt.show()2.堆叠柱状图（Stacked Bar Chart）功能: 用于展示不同分类的数据组成。
2025-02-07 22:26:20
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原创 conda 和 pip安装matplotlib和学习matplotlib
今天安装了一天这个，因为学习matplotlib所以需要安装，找了很多办法最后发现版本兼容，自己一开始下载的是matplotlib3.10.0版本，会出现不兼容从而无法使用。首先如果是使用conda，先找到环境也可以创建新的环境（会创建一个名为 python-base 的新环境，并安装 Python 3.12 ）然后是激活环境。
2025-02-06 17:56:31
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空空如也
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