發(fā)簡信
IP屬地：安徽
-
Vue 指令
總結(jié)下vue的語法，雖然文檔都能查到，但偏于教程不易查找。 1.內(nèi)容綁定 {{}} 雙大括號綁定內(nèi)容，微信小程序也是這樣。支持js表達式。 {{...
-
docker-compose簡單實用
部署兩個react項目 0.docker 和docker-componse要先安裝好,并且拉取nginx鏡像（docker pull nginx...
-
flutter插件封裝阿里音視頻服務(wù)sdk由于阿里音視頻服務(wù)目前僅提供android和ios的原生sdk，但我們的項目準備用flutter。so需要封裝一個flutter插件, 這里記錄...
-
第十三章 樸素貝葉斯分類器——條件概率的參數(shù)估計
極大似然估計 極大似然估計可以拆成三個詞，分別是“極大”、“似然”、“估計”，分別的意思如下：極大：最大的概率似然：看起來是這個樣子的估計：就是...
-
第十二章 樸素貝葉斯分類器——從貝葉斯定理到分類模型分類模型 VS 回歸模型 分類是預(yù)測一個標簽，其結(jié)果是某幾個類別當(dāng)中的一個。回歸是預(yù)測一個值。 貝葉斯公式 用語言解釋就是：在 B 出現(xiàn)的前提下...
-
第十章 線性回歸---從模型函數(shù)到目標函數(shù)模型函數(shù) 模型是機器從數(shù)據(jù)中總結(jié)（學(xué)習(xí)）出來的一個規(guī)律，可以用這個規(guī)律進行預(yù)測和判斷。 模型函數(shù)是這個規(guī)律的具體數(shù)學(xué)表示。 如：我們要從下圖中找...
-
第九章 最常用的模型優(yōu)化算法——梯度下降法梯度下降法 超參 上面講了梯度下降法，其中的α，又叫做步長，它決定了為了找到最小值點而嘗試在目標函數(shù)上前進的步伐到底走多大。步長是算法自己學(xué)習(xí)不...
-
第八章 模型的質(zhì)量和評判指標
衡量模型質(zhì)量 什么樣的模型算質(zhì)量高？ 預(yù)測準確率高的模型，準確率達到什么程度算高，需要衡量指標。 怎么知道準確率高低呢？ 測試 衡量準確率的...
-
第七章 模型的獲取和改進
數(shù)據(jù) + 算法 => 模型將數(shù)據(jù)使用某種算法進行運算的到模型，這個運算的過程被稱作訓(xùn)練或者學(xué)習(xí)。 構(gòu)建模型的步驟： Step-1：數(shù)據(jù)準備。St...