K-Nearest Neighbors 7.学习矢量量化 8.支持向量机 9.Bagging和随机森林 10.深度神经网络 我们将在下面解释所有这些算法的基本功能和应用领域。...但是，我们必须事先解释机器学习的基本原理。 所有机器学习模型旨在学习一些函数（f），它提供输入值（x）和输出值（y）之间最精确的相关性。...相反，我们训练的f函数可用于使用新X预测新Y，从而实现预测分析。各种ML模型通过采用多种方法实现了这一结果，但上述主要概念仍未改变。 线性回归 到目前为止，线性回归在数学统计中使用了200多年。...最简单的例子是 y = B0 + B1 * x， 其中B0 + B1是有问题的函数 通过调整这些系数的权重，数据科学家可以获得不同的训练结果。...随机决策森林或Bagging 随机决策森林由决策树组成，其中多个数据样本由决策树处理，并且结果被聚合（如收集袋中的许多样本）以找到更准确的输出值。
请继续阅读。 AI程序的所有代码都在GitHub(https://github.com/primaryobjects/AI-Programmer)上。...这听起来很荒谬，但只要有足够的时间，猴子们肯定会按“一些”随机的字符序列，最终生成书面作品。简化这个想法，其中一只猴子至少会在敲击键盘的时候打出莎士比亚戏剧的第一个字母;这当然是可能的。...毕竟，如果不是所有的计算机程序都被设计成执行某种计算并以某种方式输出结果，它也将完成大多数任务。 2. 它由简化的8条指令组成 简化的指令集减少了找到目标程序代码的搜索空间。...这些都会被丢弃，输出一些内容的程序则会被留下来;并进一步引导和进化，直到输出结果越来越接近所需的解决方案。 解释指令集 brainf - ck由以下指令集组成: ? 结果呢？...您可以尝试将上面的代码粘贴到一个brainf - ck解释器中。单击“开始调试”，忽略警告，然后单击“运行到断点”。注意输出。 如果我们对多余的代码进行修剪，我们会看到以下的语法正确的代码: ?
核心API允许访问一些工具，以便程序员进行编码。 Python还具有一个内置的垃圾收集器，该垃圾收集器回收所有未使用的内存，并使其可用于堆空间。 Q7。Python中的命名空间是什么？...它指定一个代码块。循环，类，函数等中的所有代码都在缩进块中指定。通常使用四个空格字符来完成。如果您的代码没有必要缩进，那么它将无法正确执行，并且也会引发错误。 Q15。...Python中的函数是什么？ 回答：函数是仅在调用时才执行的代码块。要定义Python函数，可以使用def关键字。...什么是init？ 回答： init是Python中的方法或构造函数。创建类的新对象/实例时，将自动调用此方法以分配内存。所有类都具有init方法。 这是一个如何使用它的例子。...Continue 当满足某些特定条件并将控制权转移到循环的开始时，允许跳过循环的某些部分 Pass 在语法上需要一些代码块，但想跳过其执行时使用。这基本上是一个空操作。
接下来的挑战是：找到二进制文件的正确加载地址。 第一个困难是要以某种方式获得一个我们可以从其泄漏的有效地址。在此有助于了解有关PHP内存管理的一些详细信息。...幸运的是，只需要对gadgets的偏移量进行少量校正即可。最后，我们实施了一些检查以确认所有地址都是正确的： ?...作为zend_eval_string函数的第一个参数，需要RDI指向要执行的代码的内存地址。该代码位于ROP链之后。还需要在每个请求之间保持发送完全相同的数据量，以使所有计算出的偏移量保持正确。...这是通过在需要的地方设置不同的填充来实现的。 下一步是通过返回PHP解释器最终触发代码执行。...这导致了对我们提供的add_ref函数的调用，即它使我们获得了程序计数器（program counter）的控制权。 然后，我们的ROP链准备了所有已讨论的寄存器/参数。
激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...同样，随机梯度下降法的很多变体都有很高的可能性能够找到接近严格凸函数最小值的点（但并非一定能找到）。 两个凸函数的和（例如 L2 损失函数 + L1 正则化）也是凸函数。 深度模型绝不会是凸函数。...L L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数，基于模型预测的值与标签的实际值之差的绝对值。与 L2 损失函数相比，L1 损失函数对离群值的敏感性弱一些。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...scikit-learn 一个热门的开放源代码机器学习平台。请访问 www.scikit-learn.org。
激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...同样，随机梯度下降法的很多变体都有很高的可能性能够找到接近严格凸函数最小值的点（但并非一定能找到）。 两个凸函数的和（例如 L2 损失函数 + L1 正则化）也是凸函数。 深度模型绝不会是凸函数。...L ---- L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数，基于模型预测的值与标签的实际值之差的绝对值。与 L2 损失函数相比，L1 损失函数对离群值的敏感性弱一些。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...scikit-learn 一个热门的开放源代码机器学习平台。请访问 www.scikit-learn.org。
激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...同样，随机梯度下降法的很多变体都有很高的可能性能够找到接近严格凸函数最小值的点（但并非一定能找到）。 两个凸函数的和（例如 L2 损失函数 + L1 正则化）也是凸函数。 深度模型绝不会是凸函数。...L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数，基于模型预测的值与标签的实际值之差的绝对值。与 L2 损失函数相比，L1 损失函数对离群值的敏感性弱一些。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...scikit-learn 一个热门的开放源代码机器学习平台。请访问 www.scikit-learn.org。
激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...同样，随机梯度下降法的很多变体都有很高的可能性能够找到接近严格凸函数最小值的点（但并非一定能找到）。 两个凸函数的和（例如 L2 损失函数 + L1 正则化）也是凸函数。 深度模型绝不会是凸函数。...L L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数，基于模型预测的值与标签的实际值之差的绝对值。与 L2 损失函数相比，L1 损失函数对离群值的敏感性弱一些。...召回率.png 召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...scikit-learn 一个热门的开放源代码机器学习平台。请访问 www.scikit-learn.org。
激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...同样，随机梯度下降法的很多变体都有很高的可能性能够找到接近严格凸函数最小值的点（但并非一定能找到）。 两个凸函数的和（例如 L2 损失函数 + L1 正则化）也是凸函数。 深度模型绝不会是凸函数。...L L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数，基于模型预测的值与标签的实际值之差的绝对值。与 L2 损失函数相比，L1 损失函数对离群值的敏感性弱一些。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？即： ?...scikit-learn 一个热门的开放源代码机器学习平台。请访问 www.scikit-learn.org。
---- 激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...同样，随机梯度下降法的很多变体都有很高的可能性能够找到接近严格凸函数最小值的点（但并非一定能找到）。 两个凸函数的和（例如 L2 损失函数 + L1 正则化）也是凸函数。 深度模型绝不会是凸函数。...L ---- L1 损失函数 (L₁ loss) 一种损失函数，基于模型预测的值与标签的实际值之差的绝对值。与 L2 损失函数相比，L1 损失函数对离群值的敏感性弱一些。...---- 召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？即： ?...---- scikit-learn 一个热门的开放源代码机器学习平台。请访问 www.scikit-learn.org。
同样，随机梯度下降法的很多变体都有很高的可能性能够找到接近严格凸函数最小值的点（但并非一定能找到）。 两个凸函数的和（例如 L2 损失函数 + L1 正则化）也是凸函数。 深度模型绝不会是凸函数。...卷积过滤器 (convolutional filter) 卷积运算中的两个参与方之一。（另一个参与方是输入矩阵切片。）卷积过滤器是一种矩阵，其等级与输入矩阵相同，但形状小一些。...特征列 (tf.feature_column) 指定模型应该如何解读特定特征的一种函数。此类函数的输出结果是所有 Estimators 构造函数的必需参数。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...scikit-learn 一个热门的开放源代码机器学习平台。请访问 www.scikit-learn.org。
您还可以探索一些示例提示，展示了我们的模型的能力：获得更好结果的六种策略编写清晰的指导说明这些模型无法读取您的思维。如果输出太长，请要求简洁的回复。如果输出太简单，请要求专家级的写作。...如果您不喜欢格式，请演示您希望看到的格式。模型需要猜测您的意图越少，您获得所需结果的可能性就越大。...例如，假设我们想要模型评估学生对数学问题的解决方案。最直接的方法是简单地询问模型学生的解决方案是否正确。...但学生的解决方案实际上是不正确的！...另一个代码执行的良好应用案例是调用外部API。如果正确指示模型如何使用API，它可以编写使用该API的代码。可以通过提供文档和/或代码示例来指示模型如何使用API。......生成的函数参数以JSON格式由API返回，可以用于执行函数调用。函数调用提供的输出可以在下一个请求中反馈到模型中，以完成循环。这是使用OpenAI模型调用外部函数的推荐方法。
函数的list参数在每一次函数被调用时都会被设置为默认值[] 但是，真实的情况是，默认的list只在函数定义的时候被创建一次。...这表明在闭包中使用的变量直到内层函数被调用的时候才会被查找。结果是，当调用multipliers()返回的函数时，i参数的值会在这时被在调用环境中查找。...所以，无论调用返回的哪个函数，for循环此时已经结束，i等于它最终的值3。...通过labda表达式产生的函数并没有什么特别之处，使用普通的def定义的函数的行为和lambda表达式产生的函数的行为是一样的.) 下面是一些可以绕过这个问题的方法。...有一个拥有N个元素的列表，用一个列表解析式生成一个新的列表，元素的值同时满足以下条件: (a) 偶数，以及 (b) 在原列表中，索引为偶数 例如，如果list[2]的值是偶数，那么这个元素应该也被包含在新列表中
A 15 B 14 C 1000 D 13 正确答案 B 请跟随程序计算或在IDLE中运行程序获得结果。...请输出所有4位数的四位玫瑰数，按照从小到大顺序，每个数字一行。...C 执行该函数后，变量c的值为200 D 执行该函数后，变量a的值为10 正确答案 C 这里没有全局变量，请在IDLE中执行代码观察结果。...B 函数在调用前不需要定义，拿来即用就好 C Python内置函数调用前需要引用相应的库 D 函数和调用只能发生在同一个文件中 正确答案 A 函数调用前必须已经存在函数定义，否则无法执行。...、可重用的语句组 B 函数可以看做是一段具有名字的子程序 C 函数通过函数名来调用 D 对函数的使用必须了解其内部实现原理 正确答案 D 调用函数不需要知道函数内部实现原理，只需要知道调用方法（即接口
同样，随机梯度下降法的很多变体都有很高的可能性能够找到接近严格凸函数最小值的点（但并非一定能找到）。 两个凸函数的和（例如 L2 损失函数 + L1 正则化）也是凸函数。 深度模型绝不会是凸函数。...卷积过滤器 (convolutional filter) 卷积运算中的两个参与方之一。（另一个参与方是输入矩阵切片。）卷积过滤器是一种矩阵，其等级与输入矩阵相同，但形状小一些。...此类函数的输出结果是所有 Estimators 构造函数的必需参数。 借助 tf.feature_column 函数，模型可对输入特征的不同表示法轻松进行实验。...召回率 (recall) 一种分类模型指标，用于回答以下问题：在所有可能的正类别标签中，模型正确地识别出了多少个？...scikit-learn 一个热门的开放源代码机器学习平台。请访问 www.scikit-learn.org。
我们对其执行一些操作！ 操作 /+ - * / % 条件内部的表达式结果只能是布尔值。...面向对象 在OOPS中，所有内容都被视为对象。铅笔是物体，汽车，植物，动物，甚至驾驶员（司机）也是物体。...用户输入 要获得用户的输入，最好的方法是使用“Scanner”方法。...一种这样的情况是用户未输入正确的值。例如，如果您将driverName设置为String，并且用户引入了一些数字或随机字符，则我们应该能够处理此类情况并通知用户。...垃圾回收 尽管我们总是讨厌垃圾，但Java GC是您很乐意了解的东西。作为程序员，您不必担心垃圾收集器线程如何工作。它只是安静地工作。
由于逻辑回归的输出值 image.png ，其输出值的范围无论如何只能通过正则化来“缩小”一点，因此正则化通常对其没有帮助 第 36 题 以下哪项陈述是正确的？选择所有正确项 A....以下哪项是正确的？选出所有正确项 A. 现在分类器的精度可能更低。 B. 分类器的准确度和召回率可能不变，但准确度较低。 C. 分类器的准确度和召回率可能不变，但精度较高。 D....您有一组电子邮件训练集，其中99%的电子邮件是非垃圾邮件，另1%是垃圾邮件。以下哪项陈述是正确的？选出所有正确项 A....一种方法是使用以下代码： 下面哪一段代码也能正确计算出这个总数？选出所有正确项 A. total = sum(sum((A * B) .* R)) B....为了确保随机梯度下降收敛，我们通常在每次迭代后计算 image.png ，并绘制它，以确保成本函数总体上是递减的。 第 83 题 以下关于在线学习的陈述哪一个是正确的？选出所有正确项 A.
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