C只能用来解数学题，c++面向对象没什么意思？那不如用MFC做一个自己的计算器吧

对于二分类模型，我们总希望模型能够给正样本输出1，负样本输出0，但限于模型的拟合能力等问题，一般来说做不到这一点。而事实上在预测中，我们也是认为大于0.5的就是正样本了，小于0.5的就是负样本。这样就意味着，我们可以“有选择”地更新模型，比如，设定一个阈值为0.6，那么模型对某个正样本的输出大于0.6，我就不根据这个样本来更新模型了，模型对某个负样本的输出小于0.4，我也不根据这个样本来更新模型了

三位韩国人在EMNLP 2021 Findings上发表了一篇论文，名为Devil’s Advocate: Novel Boosting Ensemble Method from Psychological Findings for Text Classification，其中Devil’s Advocate有一部同名电影，翻译过来叫「魔鬼代言人」，他们主要挑战的是传统模型融合的方法，例如硬投票(

我最后一次数学建模国赛结束了。今年选的C题，在这里讲一些关于我们的解题思路之类的东西。今年看到题目以后果断选了C，但是中途想过要换B，因为找了一晚上C的数据，几乎找不到什么有用的，但最后还是继续做的C。先放上我们最终的摘要，然后再详细说里面的每个部分正式比赛的第一天白天，我比较着急，因为按照我往年参赛的经验，第一天算是比较重要的，如果第一天进度慢了，就会导致后面时间很紧，所以我比较急，一开...

K-Means算法具体内容可以参考我博客的相关文章，这里只使用Matlab对其进行实现，其他内容不多赘述K-Means算法1.生成随机样本点首先利用mvnrnd函数生成3组满足高斯分布的数据，每组数据都是100*2的矩阵，也就相当于生成300个在坐标轴上的样本点%% 第一组数据mu1=[0 0];%均值S1=[0.1 0 ; 0 0.1];%协方差data1=mvnrnd(m...

在训练模型的时候，我们需要将损失函数一直训练到0吗？显然不用。一般来说，我们是用训练集来训练模型，但希望的是验证机的损失越小越好，而正常来说训练集的损失降到一定值后，验证集的损失就会开始上升，因此没必要把训练集的损失降低到0既然如此，在已经达到了某个阈值之后，我们可不可以做点别的事情来提升模型性能呢？ICML2020的论文回答了这个问题，不过实际上它并没有很好的描述"为什么"，而只是提出了"怎么做

人工神经网络概述生物神经元人工神经元人工神经元用于模拟生物神经元，人工神经元可以看做是一个多输入、单输出的信息处理单元，它先对输入变量进行线性组合，然后对组合的结果做非线性变换。因此可以将神经元抽象为一个简单的数学模型，也称为感知器。最简单的人工神经元模型:神经元的工作过程一般是：从各输入端接收输入信号xi根据连接权值wi，求出所有输入的加权和，即net=∑i=1nwixine...

1.网络层次划分为了使不同计算机厂家生产的计算机能相互通信，在更大范围内建立计算机网络，国际标准化组织（ISO）在1978年提出了“开放系统互联参考模型”，即著名的OSI/RM模型（Open System Interconnection/Reference Model）。它将计算机网络体系结构的通信协议划分为七层，自下而上依次为：物理层（Physics Layer）、数据链路层（Data Lin.

Java语言中，提供了布局管理器类的对象管理Component在Container中的布局，不必直接设置Component位置和大小每个Container都有一个布局管理器对象，当容器需要对某个组件进行定位或判断其大小尺寸时，就会调用其对应的布局管理器，调用Container的setLayout方法改变其布局管理器对象AWT提供了5种布局管理器类：FlowLayoutBorde...

爬取肺炎疫情实时信息，打包成了exe，详细代码以及说明全都放在github上了，欢迎issuehttps://github.com/mathors/2019-nCoV