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理论部分：【人工智能】模糊推理

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种常用的二分类模型性能评估工具，其横轴为假正率（False Positive Rate, FPR），纵轴为真正率（True Positive Rate, TPR），ROC曲线的绘制是通过将不同阈值下的真正率和假正率作为坐标点绘制而成。解释：该混淆矩阵表示模型在测试数据集上共有100个样本，其中实际为正例

凸函数：由上图来看，凸函数的几何意义在于，定义域中任意两点连线组成的线段都在这两点的函数曲线（面）上方。博文中，得知线性回归的任务就是确定唯一的。是一维数据，固然可以做出一张二维视图

信息量（Information）指的是一个事件所包含的信息的多少，通常用以2为底的对数表示。比如说，如果一个事件发生的概率是1/8，那么这个事件的信息量就是log2(1/8)=-3，因为需要三个比特才能表示它。看老师的课的时候，直接丢给我一个对数损失，然后又直接讲交叉熵，对数损失为啥可以作为损失函数，也没告诉我们。继续看下去，你会收获更多。其就是，如果真实标签为1，那么就是当预测模型（标签为1）函

遗传算法通过不断地试错，在种群中选择、交叉和变异来生成新的个体，并计算它们的适应度值。然后，根据设定的适应度函数来选择出适应度值高的个体作为下一代的父母，再进行交叉和变异操作，生成新的个体。通过对这些个体进行交叉、变异等操作，不断迭代，从而逐步逼近问题的最优解。例如：假设需要解决一个最小化函数f(x)，其中变量x是取值范围为[0,10]之间的实数。根据第一步初始化的种群，对其每个个体进行评价，选出

这个公式的物理意义是，当事件 i 发生的概率越小时，其所包含的信息量就越大。例如，在一组有 8 个等概率的符号中选出一个符号，它所包含的信息量为。在信息论中，香农熵通常被定义为一个系统中所有可能事件的信息量的期望值。但是，突然某一天有人告诉你，今天太阳是从西边出来的，那么这条信息的信息量就。不完全正确，虽然在一些情况下，信息量可以通过一个事件发生的概率来表示，但是。是不是可以简单的将系统中的所有事

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没有OpenAI的API Key还想玩LangChain？（代码仓库：[假装这里有个链接] | 下期预告：《LangChain + 国产大模型的更多骚操作》）无缝对接，就像在肯德基点到了麦当劳的薯条（虽然不太可能，但确实好用）。“任何一个足够先进的科技，初看都与魔法无异。” —— 阿瑟·克拉克。未来只要接入真实天气API，AI就能自动查询了！这就像拔掉了网速限制器，让API请求直连无阻！想让AI的

Numpy+Pandas数据处理·闯关