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反映了模型的分类性能就越好。 AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC作为ROC曲线的具体数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
十 岭回归10.1 岭回归的接口10.2 岭回归处理房价预测 十 岭回归 岭回归是线性回归的改进，有时候迫不得已我们的参数确实不能少，这时候过拟合的现象就可能发生。为了避免过拟合现象的发生，既然不能从减少参数上面下手，那我们转而在线性回归的最后面添加一个罚项，罚项有时
1. 向量组的秩 先来看向量组的秩： 2. 矩阵的秩 定义： 3. 相关定理及证明 定理： 矩阵的秩=行秩=列秩。 证： 假设 假设A的行秩为r，显然有r≤m。 不妨假设向量组 线性无关，其中， i=1,2,...,r 令 为A的行向量极大无关组组成的矩阵。
学的是b站的课程（千锋教育），跟老师写程序，不是自创的代码！ 今天是学Python的第24天,学的内容是python对Excel的操作。开学了,时间不多,写得不详细,见谅。 目录 1.插件介绍 2.安装 openpyxl 3.读取Excel文件内容 (1).加载一个工作簿 (2)
css为cascading style sheet的简称，意思为层叠样式表（级联样式表） 1.发展史 css1.0 ：混乱时代，表达式和样式糅合在一起 ==》 css 2.0 ：表达式和样式开始分开 出现div（块）+CSS的思想 ==》 css 2
用字向量作为输入既可以减少切词的依赖，又可以提高模型的泛化能力，因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。另一方面，传统的输入层是用 Embedding 的方式（如 Word2Vec 的词向量）或者主题模型的方式（如 LDA 的主题向量）来直接做词的映射，再把各个词的向量累加或者拼接起来，由于
使用标注数据训练神经网路模型 利用训练好的模型从文本中抽取相关的实体的属性及其属性值 2 相关方法 2.1 基于规则的方法 基于规则的方法主要以词表匹配为主。当属性值词表覆盖度较高时，可以基于词表匹配的方式从文本中抽取属性值。词表匹配能快速抽取文本中实体的属性及属性值，但是词表的构建与扩充依赖专家
屏上部署的挑战当部署一个AI 应用到手机，智慧屏，音箱等终端设备上，在App使用过程中出现非预期效果时，比如人脸识别出错，语音识别不准，图片分类出错，个性化搜索推荐等，用户可能想到AI 应用背后的深度学习模型能否在线学习的方式使得深度学习模型更加准确，不会再次出现上述识别或者分类
Modelarts的自动学习的过程中，为什么就选择自动学习就可以进行模型训练了呢？我们能最后知道它是用了什么算法吗?能否也让这个自动学习的过程中可视化的呢？或者说有过程日志让我们看一下。或者有一些比较详细的训练结果报告给我们的呢？让我们可以知道自动学习过程中是如何的一个过程？然后是
Shell（是一个交互式的命令行，里面可以写spark程序，方便学习和测试，他也是一个客户端，用于提交spark应用程序） /bigdata/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell上面的方式没有指定master的地址，即用的是spark的local模
预测产品的未来销售有助于企业管理产品的制造和广告成本。预测产品的未来销售还有很多好处。因此，如果你想学习使用机器学习来预测产品的未来销售量，那么本文适合你。在本文中，我将带您完成使用Python进行机器学习的未来销售预测任务。 文章目录
BERT模型完成中文命名实体识别如何才能更好理解它呢？以及它有什么应用的场景的呢？我对BERT的理解不是很清楚，大致知道如下对这次名词的理解都不太懂。 如何才能更好的理解他们呢？ 比如词向量、位置向量、文本向量等等 最后就是这个BERT的模型有什么实际的应用场景的呢？
1-linux-x64.tar.xz # 解压文件 tar -xvf node-v12.9.1-linux-x64.tar.xz # 移动并重命名解压的文件 mv node-v12.9.1-linux-x64 /usr/nodejs 创建软连接，便于全局使用 # 创建node和npm软连接
在锥体内的点云实例分割，第三部分是点云物体边界框的回归。 三、基于图像生成锥体区域 点击并拖拽以移动 由于检测到的目标不一定在图像的正中心，所以生成的锥体的轴心就不一定和相机的坐标轴重合，如下图中(a)所示。为了使网络具有更好的旋转不变性，我们需要做一次旋转，使相机的Z轴和锥体的轴心重合。如下图中（b）所示。
Sleuth 可以很清楚的看出一个请求都经过了那些服务，可以很方便的理清服务间的调用关系等。 性能分析：通过 Sleuth 可以很方便的看出每个采样请求的耗时，分析哪些服务调用比较耗时，当服务调用的耗时随着请求量的增大而增大时， 可以对服务的扩容提供一定的提醒。 数据分析，优化链
多给学生提供一些入门视频，方便他们学习华为云的使用
关联容器按指定的顺序存储数据，就像词典一样。这将降低插入数据的速度，但在查询方面有很大的优势。STL提供的关联容器包括： std::set——存储各不相同的值，在插入时进行排序；容器的复杂度为对数；std::unordered_set——存储各不相同的值，在插入时进行排序；容器的复杂度
同时，展望了NumPy的未来发展，包括性能优化、新特性引入等。 预备知识和进阶学习路径：提供了学习NumPy的预备知识和进阶学习路径建议，包括对Python基础、线性代数、Pandas等的深入学习。 持续学习和资源推荐：鼓励读者在学习过程中持续学习，推荐了一些在线资源和课程，以及参与开源项目的途径。
Python学习笔记：生成器（Generator） 拥有迭代序列的一致方式，比如列表里的对象或文件里的行，是Python的一项重要特性。这是通过迭代器协议的方式来完成的，一种生成可迭代对象的通用方式。例如，迭代一个字典会生成字典键构成的集合。 当我们书写for
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