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原创因果学习综述笔记

为节点的集合，即因果图中的变量。事实上统计里的因果推断的关键是消除各种偏差，这些偏差往往是因为已知或未知的中间因子的存在导致x到y的因果效应难以衡量，比较有名的有confounder bias ， selection bias，而识别这些偏差关键是寻找不同因子背后的因果图连接（如下），阻断那些非直接的联系。使用“潜在结果”来定义所有情况下的因果效应,对于进行了潜在处理的X(i)其对应的潜在结果为Y1(i)，未进行潜在处理的X(i)的结果为Y0(i)，两个结果的差值即为X(i)对Y(i)的。

2024-08-01 14:24:05 2055

原创人工智能大模型综述学习笔记

深度学习模型需要大量标记数据进行训练才能达到良好性能，然而手工标记数据耗时耗力，并且特定任务领域的数据往往比较稀缺，限制了深度学习模型的应用。此外，在有限的数据量下，当参数量增加时，模型容易出现过拟合问题，难以泛化到不同的任务领域。为了减少数据集构建的工作量，提升模型的领域迁移能力，研究者提出使用基于大规模数据集训练的模型来处理不同的任务。预训练模型(Pretrained Model, PM)提供了一种基于预训练和微调的两阶段解决方案：在预训练阶段，模型从大规模无监督数据中学习领域知识；

2024-07-31 11:34:59 1919 1

原创机器学习综述学习交流会议

损失函数定义了训练结果与真实结果的差距；早期机器学习模型依赖于人工设计和经验；有无监督学习取决于任务的需求，对于解决方案的规划影响不大。

2024-07-31 09:44:01 609

原创深度学习综述学习笔记

1、傅里叶变换；2、卷积；

2024-07-30 14:53:53 327

原创机器学习综述学习笔记

机器学习意味着使用计算机模拟人类的学习活动，自动地通过学习获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。包括有指导学习、无指导学习、半指导学习三种方式。有指导学习意味着针对一组特征值的输入，给定特定的结果输出，其中包括定性的结果、定量的结果，分别对应于统计学中的回归和分类。常见的有指导学习包括:决策树、Boosting与Bagging算法、人工神经网络和支持向量机等。专家系统通常采用有指导学习。在无指导学习中,只能观察特征,没有结果度量。

2024-07-30 11:24:09 1808

原创 Linux使用操作之快捷键

对于历史久远的命令，我们可以使用CTRL+r，输入希望查找的命令的关键字，即可查询到最近一条含有关键字的命令。按下键盘的左、右键，可以退出搜索模式。命令前缀”，自动执行上一次与前缀匹配的命令。可以通过history命令，查看历史输入过的命令。

2024-07-28 10:02:10 930

原创 Linux用户与权限之chown命令

chown命令（Change Owner），可以修改文件、文件夹的所属用户和用户组。

2024-07-24 10:49:42 1125

原创 Linux用户与权限之权限控制

目录一、认识权限信息权限信息共分为10个槽位：

2024-07-24 09:21:19 239

原创 Linux用户和权限之用户、用户组

选项：-g指定用户的组，指定的组必须已经存在。如果已经存在于用户同名的组，则必须使用-g显式的指定。每一条用户信息包含：密码（x）：用户ID：组ID：描述信息（无用）：HOME目录：执行终端（默认为bush）选项：-d指定用户HOME路径。如果不指定，HOME目录默认路径为：/home/用户名。选项：-r，remove，删除用户的HOME目录。语法：useradd 用户名【-g 用户组名】【-d Linux路径】每一条用户组信息包含：组名称：组认证（x）：组ID：组内用户。语法：id 【用户名】

2024-07-23 19:48:40 334