吃瓜学习④

最新推荐文章于 2025-05-05 19:30:25 发布
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注：直接将写在Word里的笔记截图过来了，之前复制总会出现很多排版问题。写的不多，感觉大部分是公式推导，倒不是因为懒。本文内容基于周志华所著的《机器学习》一书而写。

夏霂一蓂
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周志华机器学习西瓜书 第八章 集成学习-学习笔记(超详细)
Sodas的博客
03-01 179
举个例子：假如集成学习器有9个个体，求的是集成学习错误率，即预测失败的概率。即在训练过程中每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重，对无法接收带权样本的基学习算法，则可通过“重采样法”来处理，即在每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新进行采样，再用重采样而得的样本集对基学习器进行训练。随机森林的训练效率常优于Bagging，因此在个体决策树的构建过程中，Bagging使用的是“确定型”决策树，在选择划分属性时要对结点所有的属性进行考察，而随机森林使用的“随机型”决策树则只需考察一个属性子集。
Python 机器学习经典实例
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04-12 2万+
内容介绍 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 用最火的 Python 语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！ 书中介绍的主要问题如下。 ...
Datawhale吃瓜教程Task01
m0_58110943的博客
10-11 291
这两天读了西瓜书第一、二两章，了解了基本术语和留出法、交叉验证法、自助法等模型评估方法。但是关于性能度量里的F1度量及其一般形式Fbeta等我还有一些没想清楚的地方。
吃瓜笔记一【Datawhale Task01】
Mod_13的博客
08-17 395
第一章 绪论 1.1 引言 什么是“机器学习” （machine learning） 机器学习是一门研究如何通过计算的手段，利用经验改善系统自身的性能的学科 输入数据 -> 学习算法->得到模型-> 输出结果（预测、判断等） 1.2 基本术语 1.2.1 关于数据 数据集： 100个西瓜 样本（示例）：1个西瓜 属性（特征）：色泽、根蒂、敲声 样本空间（属性空间、输入空间）：属性张成的空间，例如 ...
吃瓜教程——datawhale10月组队学习
scdctlt的博客
10-24 224
task03:概览西瓜书+南瓜书第4章 4.1 决策树算法 其中有三条返回的准则： (1) 当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分; (2) 当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分; (3) 当前结点包含的样本集合为空，不能划分. **处理方法：** 针对(1)：直接作为叶子节点 针对(2)：可以把当前结点标记为叶结点，井将其类别设定为该结点所含样本最多的类别（当前结点的后验分布）; 针对(3)：同样把当前结点标记为叶结点，且将其类别设定为其父结点所含样本最多的类别..
吃瓜日记——LDA线性判别分析
叔于田蒸蒸的博客
08-01 686
今天的西瓜不太好吃，啊啊啊 今天看到LDA，但是对西瓜书上讲解的LDA不是很理解，然后就自己找了相关资料，希望能够给自己通俗的讲明白。 一、LDA简介 LDA是一个经典的线性学习方法，主要用于二分分类问题，扩展以后可以解决多分分类。 LDA和PCA都是利用降维思想，与PCA不同的C是，LDA主要是针对带有标签的数据，将带有标签的数据降维，投影到低维空间同时满足三个条件： 尽可能多地保留数...
经典“西瓜书”学习伴侣“南瓜书”第2版!!!
2401_86168842的博客
09-03 901
其实，每个人在学习一门新的课程时，都会有自己独特的经验和方法。这种经验和方法的共享非常难能可贵。在机器学习领域，理解公式便是编著者认为了解机器学习原理的最好方法，其实对于这一点大多数人也深表赞同，因为在学习中很多人就是那种喜欢推导公式的典型代表，
用决策树选一个好西瓜——周志华西瓜书《机器学习》
qq_40939917的博客
09-06 3137
​文章原发布于本人公众号，零度芝士，公众号上排版用心一点。 本文以周志华老师的《机器学习》第4章内容为基础对决策树进行介绍，代码以及关于sklearn的部分参考了博主Jack-Cui的文章. 图为本文主要提纲 【本文约11000字，预计阅读时长20分钟】 01 基本流程 决策树（decision tree）是一类常见的机器学习算法，是根据已有的信息对新的示例进行判断，例如银行可通过图1的决策树决定是否给某申请人放贷.决策树一般包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点，叶...
JavaWeb前端内容学习笔记
2202_75452684的博客
07-19 1930
本文包含前端内容：HTML、CSS、JavaScript、BOM、DOM、VUE、Element、Nginx
机器学习——朴素贝叶斯分类器
2401_83693485的博客
04-22 965
在朴素贝叶斯中，若某个属性值在训练集中没有与某个类同时出现过，则训练后的模型会出现 over-fitting 现象。比如 “敲声=清脆” 测试例，训练集中没有该样例，因此连乘式计算的概率值为0，无论其他属性上明显像好瓜，分类结果都是 “好瓜=否” ，这显然不合理。
机器学习 part
weixin_43497124的博客
04-10 2054
一、基础 归纳：从特殊到一般的“泛化”过程，即从具体事实归结出一般性规律 演绎：从一般到特殊的“特化”过程，即从基础原理推演吃u具体状况 假设空间：色泽、根蒂、敲声分别有3、2、2种取值，则假设空间规模为 4×3×3+1 = 37 版本空间：现实问题中常面临很大的假设空间，但可能有多个假设与训练集一致，即存在着一个与训练集一致的假设集合，称为“版本空间” 奥卡姆剃刀原则：若有多个假设与观察一致，则选择最简单的那个 没有免费的午餐(NFL)定理：没有一个学习算法可以在任何领域总是产生最准确的学习器
机器学习————决策树
m0_73044708的博客
04-28 736
数据集采用周志华《机器学习》课后习题4.3的西瓜数据集色泽：表示西瓜的外皮颜色，包括青绿、乌黑、浅白。根蒂：表示西瓜的根部状况，有蜷缩、稍蜷、硬挺三种。敲声：敲击西瓜时发出的声音，有浊响和沉闷两种。纹理：西瓜表面的纹理，分为清晰和模糊两种。脐部：西瓜脐部的形状，有凹陷和稍凹两种。触感：摸到西瓜表面的感觉，有软粘和硬滑两种。密度：通常是指西瓜的果实密度，即其重量与体积的比值。本次实验不考虑第8个特征，所以数据集如下：色泽：0表示青绿，1表示乌黑，2表示浅白。
OpenGL-ES 学习(15) ----纹理
小猪佩奇的博客
05-01 1395
现实生活中，纹理(Texture) 类似于游戏中皮肤的概念，最通常的作用是装饰3D物体，它像贴纸一样贴在物体的表面，丰富物体的表面和细节在OpenGL-ES开发中，纹理除了用于装饰物体表面，还可以用来作为存储数据的容器所以在OpenGL-ES中，纹理实际上是一个可以被采样的复杂数据集合，是GPU的图像数据结构，纹理分为 2D纹理、立方图纹理和 3D纹理2D纹理是OpenGL-ES中最常见和最常用的纹理形式，是一个表示图像数据的二维数组，纹理中一个单独的数据单元被称为纹素或者纹理像素立方图纹理(
【统计学|学习笔记】统计学和回归分析中的残差（residual）和零假设（null hypothesis）？
2401_89898861的博客
04-30 1255
【统计学|学习笔记】统计学和回归分析中的残差（residual）和零假设（null hypothesis）？
从实列中学习linux shell11 ：在 shell 中 对于json的解析 jq 和awk 如何选择，尤其在数据清洗，数据重新组织中的应用
zqy216_2008的博客
05-03 1624
在 shell 中 对于json的解析 jq 和awk 如何选择，尤其在数据清洗，数据重新组织中的应用
机器人强化学习入门学习笔记(二)
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xiaomu_347的博客
05-05 535
简单易实现（比 TRPO 简洁）稳定性强可用于高维动作空间（如机械臂、二足机器人）官方 MuJoCo 强化学习基准最常用的算法之一超强的样本效率（off-policy）探索能力强（鼓励策略输出分布）适合高维、复杂任务，MuJoCo 控制任务中表现优异无需精细调参，鲁棒性强比 DDPG 更稳定可靠动作输出确定性高，适合精准控制任务样本效率较好（off-policy）适用于机械臂、小车控制等任务。
AUTOSAR_BSW_从入门到精通学习笔记系列_EcuM
weixin_40620839的博客
05-04 1063
睡眠唤醒是常用的Bsw功能之一，一般我们设计它用来达到产品低功耗的要求，各位还记得用万用表量休眠电流怎么接线不哈哈，将万用表档位切换至毫安挡，然后串入要测量的回路就可以了，应该有很多人一开始测的时候把万用表毫安挡的保险丝点爆了吧，方式3：Mcu掉电，由外部设备检测到唤醒事件直接给Mcu供电（这种一般配合板级的LDO电路使用，整个板子没有了供电，当然也就没有了功耗，然后唤醒源唤醒了LDO电路，也会直接唤醒板子的LDO功能使能）；注：本节描述的时序图仅考虑单核情况，多核的睡眠时序需要参考EcuM的SWS文档。
【HackTheBox】- Lame 靶机学习
Reset
04-29 875
这篇文章主要记录了自己在学习 HackTheBox 中的 Lame 靶机的过程。主要使用 Kali 下的Nmap 工具进行信息收集，Samba 协议相关的漏洞，以及 VSFTPd 相关的笑脸漏洞。
学习在暑假避免躺平和内卷（马井堂）
weixin_39501680的博客
04-29 517
‌记住‌：‌暑假的价值不在于“做了多少事”，而在于“找到属于自己的节奏”‌。暑假是自我提升的黄金期，但既要避免“躺平式摆烂”，又要拒绝“内卷式焦虑”，关键在于找到 ‌“有效努力”与“生活平衡”的结合点‌。‌反例‌：“我要学英语”（太模糊） → ‌正解‌：“每天用「百词斩」背20个雅思核心词+看1集《老友记》无字幕版”‌反例‌：“暑假减肥”（无路径） → ‌正解‌：“每周3次帕梅拉+记录饮食热量（用「薄荷健康」APP）”‌核心原则‌：关注“我比昨天进步了什么”，而非“别人比我多做了什么”。
c++吃瓜群众
03-25
### 关于C++编程语言的学习资料 对于初学者来说，理解C++的基本语法结构是非常重要的。这包括但不限于变量声明、数据类型以及流程控制语句（`if-else`, `switch`, `for`, `while` 循环等）。这些内容在参考资料中有详细介绍[^1]。 除了基础语法之外，深入学习C++还需要关注模板泛型编程、标准模板库(STL)中的容器和算法函数的应用等内容。随着C++版本不断更新迭代，像C++11及其之后的新特性也逐渐成为现代C++开发的重要组成部分，在实际工作中经常被用到，并且也是求职面试过程中常见的考察点之一[^2]。 另外，如果希望进一步提升自己的技能水平，则可以考虑研究如何利用各种开源库来简化复杂任务；或者探索更高级的主题比如动态链接库创建、多线程处理机制、跨平台图形界面构建等等[^3]。 #### 推荐资源列表 以下是几个可能对你有所帮助的方向建议： 1. **官方文档与书籍**: 阅读权威教材《The C++ Programming Language》(作者Bjarne Stroustrup)，它由该语言的设计者亲自编写而成。 2. **在线教程网站**: - cplusplus.com 提供详尽的参考手册和技术文章； - tutorialspoint 的 C++ section 能够帮助快速入门并逐步提高难度。 3. **视频课程平台**: 许多名师通过YouTube频道分享他们关于特定主题的经验教训，例如Effective Modern C++, Clean Code principles applied to OOP design patterns implemented using modern idiomatic CPP constructs. 4. **实践练习环境** LeetCode, HackerRank 上都有专门针对CPP挑战赛题目集锦可供刷题巩固所学理论知识的同时锻炼解题思维能力。 5. **社区交流论坛** StackOverflow 是全球最大的程序员问答社区之一，在这里几乎任何有关程序设计方面遇到困难都可以找到解决方案或者是启发性的讨论贴子。 ```cpp // 示例代码展示简单的hello world应用程序 #include <iostream> using namespace std; int main() { cout << "Hello World!" << endl; return 0; } ```
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