实验目的掌握决策树算法原理；   2.编程实现朴素贝叶斯算法算法，并实现分类任务实验内容1.使用sklearn的朴素贝叶斯算法对鸢尾花数据集进行分类，要求：(1)划分训练集和测试集（测试集占20%）(2)对测试集的预测类别标签和真实标签进行对比(3)输出分类的准确率2.动手编写朴素

#计算信息熵defcalEntro(dataset):dataset=np.array(dataset)data_len=len(dataset)#labelCount记录各类样本数据的数量labelCount={}forrowindataset:cur_label=row[-1]ifcur_labelnotinlabelCount.keys():

在机器学习和信号处理领域，特别是在处理隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModels,HMM）时，维特比算法（ViterbiAlgorithm）和鲍姆-韦尔奇算法（Baum-WelchAlgorithm）是两个核心算法，用于不同的目的。维特比算法用于解决解码问题，即在给定观察序列的情况下找到最可能的状态序列。它通过动态规

CF1404C\(2300\)。离线，数据结构。区区\(2k3\)，居然想了这么久，没救了。类别为/duelprob。可以先离线，\(r\)端点从小到大排序。并且\(a_i=i-a_i\)，这样，若\(a_i<0\)，永远不能删掉。在\(l\in[1,n]\)都不行。如果\(a_i\geq0\)时，前面不能删多少它才不能删呢？有\(i

别到时候题会做了板子不会写……数据结构主席树ProbFHQTreap可持久化FHQTreap图论支配树Prob上下界最大/最小流带负圈的费用流数学万能欧几里德杜教筛字符串ACAMSASAMGSAM……

模拟乒乓球比赛importrandom#引用random库defsportgame():print("Welcometothesportgame")print("这个程序将模拟乒乓球比赛")#介绍程序defInputPlayer():player1=eval(input("请输入运动员A能力值："))player2=eval(input("请输入运动员B能力

1.背景介绍自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机对自然语言的理解和生成。随着数据的大量产生，自然语言处理与大数据技术的结合成为了一个热门的研究方向。在这篇文章中，我们将探讨如何实现数据的可视化与交互性，以便更好地理解和应用自然语言处理技术。1.1自然

理解dropoutDropout可以随机删除网络中的神经单元，为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的

t-SNE(t-distributedstochasticneighborembedding)是用于降维的一种机器学习算法，是由LaurensvanderMaaten和GeoffreyHinton在08年提出来。此外，t-SNE是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。t-SNE是由SNE(StochasticNeighborEmbedding,SN

综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践​这个项目属于哪个课程2023数据采集与融合技术组名、项目简介组名：普雷蒙奇、项目需求：多模态情感分析、项目目标：通过在网页中搜索关键词来得到一个综合的情感分析、项目开展技术路线：前端、python、华为云平台、Django

PuLP是一个用于线性规划（LP）、整数线性规划（ILP）和混合整数线性规划（MILP）问题的Python库。PuLP的全称是"PythonforMathematicalProgramming"，它提供了一个简单而强大的工具，使得用户能够定义优化问题、构建数学模型并使用不同的求解器进行求解。PuLP的主要特点之一是其易用性。它允许

一、前言这篇博客是对软件工程导论的个人项目进行互评，项目要求实现一个简单的中小学数学卷子自动生成程序。我的搭档谢先衍同学使用Python完成了项目，而我则是使用java。尽管语言不同增加了一定的阅读成本，但是接触到另一种新语言并体会编程者发挥语言特性独特的心得，确实是拓展了

保序回归保序回归其实是reliabilitydiagram回归的自动版，即自动选择分桶的边界。如下图：从mse的角度来说，loss会比OLS大，但是保证了不改变模型的排序能力。个人认为，对于contrastiveloss或者是crossentropyloss，都会由于优化目标与p(y|x)的真实值有区别。如果选模型用的是auc的话

本文分享自华为云社区《语义检索系统排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练单塔模型》，作者：汀丶。文本匹配任务数据每一个样本通常由两个文本组成（query，title）。类别形式为0或1，0表示query与title不匹配；1表示匹配。基于单塔Point-wise范

本文分享自华为云社区《语义检索系统排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练单塔模型》，作者：汀丶。 文本匹配任务数据每一个样本通常由两个文本组成（query，title）。类别形式为0或1，0表示query与title不匹配；1表示匹配。基于单塔Point-wise范式

1、策略梯度介绍相比与DQN，策略梯度方法的区别主要在于，我们对于在某个状态下所采取的动作，并不由一个神经网络来决定，而是由一个策略函数来给出，而这个策略函数的目的，就是使得最终的奖励的累加和最大，这也是训练目标，所以训练会围绕策略函数的梯度来进行。2、策略函数以Reinforce算法

语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型文本匹配任务数据每一个样本通常由两个文本组成（query，title）。类别形式为0或1，0表示query与title不匹配；1表示匹配。基于单塔Point-wise范式的语义匹配模型ernie_matchi

1、读写nii.gz文件1##usingsimpleITKtoloadandsavedata.2importSimpleITKassitk3itk_img=sitk.ReadImage('./nifti.nii.gz')4img=sitk.GetArrayFromImage(itk_img)5print("imgshape:",img.shape)67##save8out=si

1、去除3D小连通域在一些计算机视觉任务中，需要对模型的输出做一些后处理以优化视觉效果，连通域就是一种常见的后处理方式。尤其对于分割任务，有时的输出mask会存在一些假阳（小的无用轮廓），通过3D连通域找出面积较小的独立轮廓并去除可以有效地提升视觉效果。二维图像连通域一

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：  2.算法涉及理论知识概要       深度学习（DL，DeepLearning）是机器学习（ML，MachineLearning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，ArtificialIntelligence）。[1深度学习是学习样本数据

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要深度学习（DL，DeepLearning）是机器学习（ML，MachineLearning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，ArtificialIntelligence）。[1深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这

apply()和call()二者都是用来改变上下文执行，只是传递的参数不一样Function.apply(obj,args)方法能接收两个参数obj：这个对象将代替Function类里this对象args：这个是数组，它将作为参数传给Function（args-->arguments）apply是将args数组一个一个与Function类中的参数一一对应 Functio

图神经网络-图游走算法核心代码SkipGram、Node2Vec实现1.DeepWalk采样算法对于给定的节点，DeepWalk会等概率的选取下一个相邻节点加入路径，直至达到最大路径长度，或者没

感觉非常强大。求秩不好考虑，容易想到求行列式。如果行列式不等于\(0\)说明满秩。先考虑树邻接矩阵的行列式：行列式的定义式即枚举一个排列。排列可以划分成若干个置换环

在计算条件在险价值（Cvar）的过程中发现了一些有趣的东西1.基础知识cdf累积分布函数，在给定某个具体临界值z的条件下，计算概率pppf累积分布函数的反函数scipy.norm.ppf,