你遇到的提示信息说明在通过 SSH 连接到 192.168.xx.xxx（端口 22）时，SSH 客户端无法验证该主机的真实性，要求你手动确认连接。但确认后，SSH 客户端无法将该主机的密钥添加到本地的 known_hosts 文件中，提示 “Failed to add the host to the list of known hosts”，表示写入失败。

如何在 ollama run qwen3 中关闭 think 模式在使用 ollama run qwen3 时，默认启用了 think 模式。如果你希望关闭这一模式，不同版本的 Ollama 有不同的设置方式。

用于探索数据, 估计模型, 并运行统计检验.

要计算模型的 F1 分数，首先需要计算模型的精确率和召回率，然后使用上述公式计算 F1 分数。在一些机器学习框架和库中，计算 F1 分数的函数通常已经包含在性能评估工具中。在实际应用中，F1 分数通常用于那些需要在模型的精确性和召回率之间取得平衡的场景。例如，在某些医学诊断任务中，既希望模型能够尽可能准确地识别正例，又希望不漏报任何实际正例，这时 F1 分数就成为一个重要的评估指标。模型的 F1

（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种无监督学习方法，用于。它被广泛应用于等领域。GMM 假设数据是由多个高斯分布组成的混合体，每个高斯分布代表一个聚类。下面是一个使用 Python 中的库来实现GMM的简单教程。

KS（Kolmogorov-Smirnov）统计量是一种用于评估二分类模型性能的指标，主要用于评估模型在正例和负例之间的区分度。KS统计量通过累积分布函数（CDF）的差异来衡量模型对正负样本的区分程度。在某些场景中，KS值也被用于评估模型在不同阈值下的性能。例如，通过在不同概率或分数阈值下计算KS值，可以选择一个最佳的阈值来平衡模型的精确率和召回率。在一些机器学习框架和库中，计算KS值的函数通常已

Python 查看数据的类型

是numpy中的一个万能函数,可以进行广泛的张量积运算。它通过一系列缩写表示法,计算多维数组之间的相乘积。

深度学习（Deep Learning）深度学习在海量数据情况下的效果要比机器学习更为出色。多层神经网络模型。

推荐系统的高覆盖率意味着系统能够广泛涵盖物品空间，为用户提供多样化的选择。在实际应用中，一个完全覆盖物品空间的推荐系统可能并不现实，因为物品集合可能非常庞大。因此，覆盖率的目标是尽量提高，以满足用户多样化的兴趣。需要注意的是，覆盖率的提高应当综合考虑其他指标，如准确性、个性化等。在追求覆盖率的同时，不应牺牲用户体验和推荐质量。覆盖率通常是一个百分比，表示被推荐的物品占总物品集合的比例。