發(fā)簡(jiǎn)信
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OMP: Error #15: Initializing libiomp5.dylib, but found libiomp5.dylib already initialized.
最近在用keras，目前使用的是mac。使用的時(shí)候出現(xiàn)了這個(gè)問(wèn)題。 直接點(diǎn) 解決方案： import os os.environ['KMP_DU...
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《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》 python實(shí)現(xiàn) chapter6 邏輯斯蒂回歸與最大熵模型 2最大熵模型學(xué)習(xí) 書(shū)上例題：6.2 分別以,表示于是最大熵模型學(xué)習(xí)的最優(yōu)化問(wèn)題是： 引進(jìn)拉格朗日乘子,定義拉格朗日函數(shù)（公式打的太累了）
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相機(jī)調(diào)焦之校準(zhǔn)版-棋盤(pán)格生成
今天在實(shí)驗(yàn)室搭建試驗(yàn)臺(tái)，由于實(shí)驗(yàn)室的相機(jī)需要調(diào)焦。生成棋盤(pán)格碰見(jiàn)師弟們不會(huì)，我也就順便把程序?qū)憘€(gè)博客上傳
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《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》 python實(shí)現(xiàn) chapter6 邏輯斯蒂回歸與最大熵模型
邏輯斯蒂回歸模型 邏輯斯蒂分布：設(shè)是連續(xù)隨機(jī)變量，服從邏輯斯蒂分布是指具有下列分布函數(shù)和分布密度： 公式中，為位置參數(shù)，為形狀參數(shù)分布函數(shù)屬于邏...
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《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》python實(shí)現(xiàn) chapter5 決策樹(shù)——cartCART 算法由一下兩步組成：(1) 決策樹(shù)生成：基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成決策樹(shù)，生成的決策樹(shù)要盡量大(2) 決策樹(shù)剪枝：用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)已生成的樹(shù)進(jìn)行...
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《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》python實(shí)現(xiàn) chapter5 決策樹(shù)1看書(shū)的時(shí)候很憂傷，作為一個(gè)專門(mén)關(guān)注回歸問(wèn)題的時(shí)候，書(shū)上說(shuō)主要關(guān)注的是分類問(wèn)題。 決策樹(shù)： 分類決策樹(shù)模型是一種描述對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的樹(shù)形結(jié)構(gòu)。決策...
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《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》python實(shí)現(xiàn) chapter4 樸素貝葉斯樸素貝葉斯法實(shí)際上學(xué)習(xí)到生成數(shù)據(jù)的機(jī)制，所以屬于生成模型。條件獨(dú)立假設(shè)等于說(shuō)是用于分類的特征在類確定的條件下都是條件獨(dú)立的。這一假設(shè)使樸素貝葉斯...
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《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》 python實(shí)現(xiàn) chapter3 k近鄰算法我是一個(gè)很喜歡講故事的，我由于自己一直不好好學(xué)這方面，所以一直在入門(mén)階段。而真正的開(kāi)始入門(mén)是從k近鄰開(kāi)始的，入門(mén)的方法是看視頻學(xué)習(xí)。在這里感謝深...
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《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》python實(shí)現(xiàn) Chapter2 感知機(jī) 2今天開(kāi)始使用Markdown格式書(shū)寫(xiě)簡(jiǎn)書(shū)，自己太蠢了沒(méi)發(fā)現(xiàn)可以改以后可以寫(xiě)一篇關(guān)于markdown書(shū)寫(xiě)的博客 感知機(jī)學(xué)習(xí)算法的對(duì)偶形式介紹對(duì)偶形...