学习任何一门编程语言都是由最基础的语法部分开始的，好比我们学英语的时候，首先要认识单词，学习英语语法一样。本章的内容包括：注释标识符以及关键字、数据类型、类型转换、变量和常量、运算符、Java中的包和JavaDoc ...
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编程语言 时间：
2020-07-25 23:46:03
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1. 例子 import numpy as np import torch from torch import nn, optim from torchtext import data, datasets import numpy as np import torch from torch impo ...
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2020-07-25 09:23:34
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在sklearn.feature_selection模块中，可以对样本集进行特征选择（feature selection）和降维（dimensionality reduction）,这样会提高估计器的准确度或者增强在高维数据集上的性能。 1. 移除低方差特征 VarianceThreshold是特征 ...
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2020-07-22 23:36:37
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一。贝叶斯基本理论 二。看一个简单的例题，只有一个特征(长度)。 对于贝叶斯方法来说，首先要知道类别的先验概率，和类概率。 对于上述例题来说，p（x=10|w1）和p（x=10|w2）是已知的，但是拿到别的例子来说，这个是需要我们自己计算的。通过多个样本，计算类概率密度，其实就是训练的过程。 例题只 ...
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2020-07-22 23:29:51
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训练完train_datasets之后，model要来测试样本了。在model(test_datasets)之前，需要加上model.eval(). 否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有batch normalization层所带来的的性质。在做one classi ...
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2020-07-22 20:10:13
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转自：https://www.zhihu.com/question/269698662/answer/352279936 做了部分修改 1. 为什么类别不平衡会影响模型输出？ 大部分模型的默认阈值为输出值的中位数。比如逻辑回归的输出范围为[0,1]，当某个样本的输出大于0.5就会被划分为正例，反之为 ...
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2020-07-21 22:13:04
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一、基本术语 1.18泛化：学得模型是否适用于新样本的能力 注：假设样本空间的全体样本服从于一个未知的分布D，我们得到的样本都是独立从D上采样得到的，即“独立同分布”。训练样本越多，地道道关于D的信息越多，也就也可能通过学习得到强泛化能力的模型 1.19归纳：从特殊到一般的“泛化”过程 1.20演绎 ...
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2020-07-21 01:21:58
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sklearn的数据集 数据集划分 数据集接口介绍 数据集划分 前提：机器学习就是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。换句话说，我们的模型一定是要经过样本数据对其进行训练，才可以对未知数据进行预测的。 问题：我们得到数据后，是否将数据全部用来训练模型呢？ 当然不是！因为我们如果模 ...
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2020-07-21 01:08:37
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基于威胁情报的攻击组织画像与溯源 原文：点击打开链接 一、溯源案例两则 （一）白象组织溯源? 首先，我们来看溯源白象事件[1]的整体过程。此事件的主要点在样本侧。因为安天在这方面有一定储备，在一千个样本中提取PDB开发路径，进而关注到“neeru”等一些有特殊意义的用户名，我们将其单独提出来，直接在 ...
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2020-07-20 22:38:01
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Exporter是什么 广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter。而Exporter的一个实例称为target，如下所示，Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据: Exporter的来源 从Exporter的来源上来 ...
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2020-07-20 15:47:35
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