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    朴素贝叶斯 - Harvard_Fly

    朴素贝叶斯中的朴素一词的来源是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单,但有时会牺牲一定的分类准确率。朴素贝叶斯经?;嵊糜谖谋痉掷?,它的思想是基于条件概率和联合概率: 条件概率:事件A在另外一个事件B已经发生的条件下发生的概率 记作:P(A|B)特性:P(A1,A2|B) = P(

    Goroutine被动调度之一(18) - 爱写程序的阿波张

    本文是《Go语言调度器源代码情景分析》系列的第18篇,也是第四章《Goroutine被动调度》的第1小节。 前一章我们详细分析了调度器的调度策略,即调度器如何选取下一个进入运行的goroutine,但我们还不清楚什么时候以及什么情况下会发生调度,从这一章开始我们就来讨论这个问题。 总体说来,go语言

    python操作日志的封装 - linux超

    前言 曾经转载过一篇关于python日志??閘ogging的详解 https://www.cnblogs.com/linuxchao/p/linuxchao-log.html, 虽然这篇文章是别人写的, 但是我就是靠着这篇文章入门的logging,所以我觉得没必要再继续说些理论的东西,今天就简单的对

    K-近邻算法 - Harvard_Fly

    K-近邻算法又称KNN算法,最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法,其原理非常简单,主要是根据计算两个样本之间的距离从而对样本进行预测分类,常用的距离计算公式有欧氏距离: 根据未知样本与已知样本的欧式距离,计算出距离最近的样本,则其为预测样本的类别 在Python的sklearn中使用KNN

    卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法 - Mr-Lee

    [toc] 博客: "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 写在前面 随便翻一翻流行的推理框架(加速器),如 "NCNN" 、 "NNPACK" 等,可以看到,对于卷积层,大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法,该算法出自CVPR 2016的一篇 paper

    机器学习(2):简单线性回归 | 一元回归 | 损失计算 | MSE - 广州小程

    前文再续书接上一回,机器学习的主要目的,是根据特征进行预测。预测到的信息,叫标签。 从特征映射出标签的诸多算法中,有一个简单的算法,叫简单线性回归。 本文介绍简单线性回归的概念。 (1)什么是简单线性回归 “回归(regression)”是什么?如之前所讲,预测模型可区分为“分类器”跟“回归器”,回

    python接口自动化(三十八)-python操作mysql数据库(详解) - 北京-宏哥

    简介 现在的招聘要求对QA人员的要求越来越高,测试的一些基础知识就不必说了,来说测试知识以外的,会不会一门或者多门开发与语言,能不能读懂代码,会不会Linux,会不会搭建测试系统,会不会常用的数据库,会不会SQL等等,因此我们这篇文章来讲解如何用 python语言操作mysql数据库。 本科阶段曾学

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    程序员如何处理好时区问题 - owenandhisfriends

    写国际化的程序,经?;嵊龅搅街治侍猓鹤址嗦?、时间问题。今天我们就聊聊程序中如何处理时间问题。 首先,要了解一些基本的概念,只有对概念有清晰的掌握,才能明白解决方法。 基本概念 GMT时间:格林尼治标准时间(英语:Greenwich Mean Time,GMT)是指位于英国伦敦郊区的皇家格林尼治天文

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