1，滑动条，单选，多选组件 <template><n-scrollbarclass="show-scrollbar"><n-spaceclass="map-setting"vertical><n-spacestyle="flex-flow:row;align-items:center;"><n-textclass=&q

在变量名img_gray_naive中，"naive"的中文含义通常为“朴素的”、“简单的”或“基础的”。在编程和算法的上下文中，naive一般用来描述一种不复杂、直接、基础但通常有效的实现方式。具体含义解释：朴素的：naive表示没有使用任何复杂的优化或高级技巧，直接按照最基本的思路

序言：   在进行PC版的功能开发时，进行客户管理时老板要让客户便捷的选择自己的省市区等信息，而不是让他们一个个去填写，这时就需要使用级联选择器来进行省市区的选择。注：elementui/plus的级联选择器也是可以的。 步骤：需要下载省市区的js文件，这个文件已经上传到主页可

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病数据集信息：目标:主

配置字体NaiveUI可以和vfonts配合，你可以简单的引入vfonts中的字体，包含常规字体和等宽字体。只需要在你App的入口文件导入字体，即可调整NaiveUI的字体。注意：不同vfonts字体提供的字重不同，在使用Lato、OpenSans的时候你需要全局调整naive-ui的字重配置。<!--

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目录经典机器学习算法分别举例说明这些算法的应用，并对比优劣以及实际应用场景。

对于\(v_i\)，可以用\(v_i\times(1+2+\cdots+l)\)的代价覆盖长为\(l\)的连续段，求用\(n\)种覆盖\(L\)的最小代价。\(1\len\le10^5\)，\(1\leL\le10^9\)。发现\(L\le10^5\)时很naive，直接扩展就行。考虑另外一种naive的做法，令\(dp_i\)代表覆盖\(i\)的最小代价

03Feb2023:最近一周，重新梳理了dnn上rrconv的codegen代码，dnn上rrconvfprop全部test跑通。dnnrrconvdgrad不能通过，部分case计算错误。rrconvcutlassdgrad全部通过。2.2号来了，先检查dgrad的codegen部分代码，然后检查convolution_operation.h中的代码。最后检查dnn的exec逻

在这篇文章中，我们介绍多项式朴素贝叶斯分类器是如何工作的，然后使用scikit-learn作为实际工作的示例来介绍如何使用。与假设高斯分布的高斯朴素贝叶斯分类器相反，多项式朴素贝叶斯分类器依赖于多项分布。通过学习/估计每个类的多项概率来“拟合”多项式分类器-使用平滑技巧来处理

1.背景介绍自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，其中文本分类（TextClassification）是一个常见的任务。文本分类涉及将文本数据映射到预定义的类别，这些类别可以是标签或者分类。随着数据量的增加和计算能力的提高，文本分类的算法也从传统的机器学习方法（如NaiveBayes、SVM等）演变到

19:302023/9/28今天粗略看了第九到十二章的内容，没有完全看懂，只是粗略看了一遍。16:212023/9/29第十三到第十七章，同上。17:022023/9/30第十八到第二十二章，同上。16:362023/10/1第二十三到第二十五章，同上。第一章，终于知道axiomofextension是什么了，就是简单的元素相

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=32355原文出处：拓端数据部落公众号分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是

vuenaiveui前端获取日期数据传递给后端设置日期选择器1.使用表单输入绑定的方法把用户选定的日期传递给data中的值(检查数据是否更新的方法) 2.返回给后端的时间格式后端想要接收的格式为json,其中包括starttimeendtime和macid，并且时间格式为<class'datetime.date

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机器学习算法（二）:基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(NaiveBayes)预测分类项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.实验室介绍1.1

机器学习算法（二）:朴素贝叶斯(NaiveBayes)1.实验室介绍1.1实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'1.2朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法

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​​WelcomeToMyBlog​​朴素贝叶斯方法基于贝叶斯公式,之所以朴素(Naive)是因为它有一个较强的假设,让自己包含的条件概率数量大大减少,有助于模型的训练与预测,这个

最近，在贝叶斯统计实验中，我们向客户演示了用R的朴素贝叶斯分类器可以提供的内容。这个实用的例子介绍了使用R统计环境的朴素贝叶斯模型。它不假设先验知识。我们的步骤是：1.

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今天是双十一诶，全校都去秋游了，我们在训练。P7961去年NOIpT2的计数DP，但现在让我上我还是想不出来。果然我还是太Naive了。