概率分布 假设每一个随机变量都符合高斯分布，那么根据已有的数据，就可以得到$\mu$ 和$\sigma$ 的估计值，从而得到其分布函数，然后就可以针对预测数据进行预测，针对多维数据，采用高维高斯分布，每一维度都是独立的，并且都符合高斯分布，计算出每一维度的高斯分布函数，可以得到多维高斯分布函数，然后 ...
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2020-09-12 21:12:57
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""" 评价模型的核心函数：根据得到的正负样本，输出：P，R，map等 """ #验证集或测试集都可以用 def evaluate(model, path, iou_thres, conf_thres, nms_thres, img_size, batch_size): model.eval() # ...
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2020-09-11 14:15:31
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～一、逻辑回归简介逻辑回归又称Logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1）。例如：一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别（是垃圾邮件还是正常邮件）。对于类别我们通常称为正类（positiveclass）和负
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2020-09-10 22:48:59
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1. 模型定义 将问题转化为数学公式建模 模型就是一个数学公式，例如 w表示权重，b表示偏差，yhat表示预测值≠标签 2. 模型训练 -- 调整最终参数的过程 1. 训练数据（训练集，样本，标签--真实值，特征--用来预测标签的因素x1,x2） 2. 损失函数（衡量标签（真实值）与预测值之间的误差 ...
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2020-09-08 21:06:31
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树回归 当回归的数据呈现非线性时，就需要使用树回归。 树回归的基本逻辑 遍历所有特征 针对某一特征，遍历该特征的所有值 针对某一特征值，进行划分数据，计算出划分数据之后的总方差， 若总方差最小，记下特征和特征值 当遍历完所有特征后，就能够获得最小方差的特征和特征值，并以此作为树的结点，划分左右子树， ...
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2020-09-07 19:22:59
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大佬博客：https://www.zsythink.net/archives触发器（Triggers）：我们可以把zabbix的触发器理解成一个条件表达式，我们往往通过触发器定义被监控项的阈值，当触发器对应的表达式被满足时，则代表被监控项达到了我们设定的阈值，也就意味着发生了我们不想要遇到的问题，换句话说，当监控项的值处于合理范围时，触发器不会被触发，当监控项的值超出合理范围（即达到阈值），触发器
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2020-09-07 19:16:15
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很多同学表示：从0到1的文章很多，可面对复杂问题，该怎么搭建数据分析思路呢？首先，“复杂”一词在不同等级的数据分析师里含义不同。对小白而言，领导传达命令的时候，有“模型”俩字的就是复杂问题，一听“模型”，新人就开始狂翻《西瓜书》《统计学习》《机器学习》誓要与“模型”血战300回合。而有经验的同学都知道，企业里真正复杂的才不是这些。来看个具体例子：场景：电商行业（纸质书、视频光盘等商品为主），客服领
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2020-09-07 18:55:40
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1、什么叫回归算法: 常见的回归算法有: 线性回归、Logistic回归、Softmax回归...... ① 回归算法属于一种有监督学习 ② 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立自变量(x)与因变量(y)之间的关系；从机器学习的角度来讲，用于构建一个算法模型(函数)来做属性(x)与标签(y ...
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2020-09-03 16:55:20
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我们筛选了云原生技术大会上 13 场有代表性的演讲重新编排成书，旨在将阿里巴巴云原生之路上宝贵的经验、理念和思想，提供给广大正在或准备踏上云原生之旅的开发者一些切实有用的参考。
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2020-09-02 18:11:16
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前言为了进行机器学习工程，首先要部署一个模型，在大多数情况下作为一个预测API。为了使此API在生产中工作，必须首先构建模型服务基础设施。这包括负载平衡、扩展、监视、更新等等。乍一看，所有这些工作似乎都很熟悉。Web开发人员和DevOps工程师多年来一直在自动化微服务基础设施。当然，我们可以重新定位他们的工具?不幸的是，我们不能。虽然ML的基础结构与传统的DevOps类似，但它与ML的特殊性足以使
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2020-09-02 16:55:22
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