目录监督学习分类回归无监督学习模型评判一个模型的好坏评判变量错误率精度错误误差模型评估方法测试集和验证集的区别f(x)预测均方误差错误率，这里的E是代表Error查准率查全率阈值N个二分类实现的多分类代价敏感线性模型多元线性回归对数线性回归（非线性）单位阶跃函数对数几率函数梯度下降批量梯度下降随机梯度下降特征选择方法filterwrapperembedding正则化调参过程监督学习分类二分类、多分

游戏，仿真，不需要指定已知数据，根据反馈进行学习，比如AlphaGO.环境pip install gymgym.oepenai.com基本算法最优价值算法反向强化学习其他强化学习方法基于策略梯度的算法

R/python/jupterjupter notebook包mpl_finance数据清洗与特征选择OpenCV图像处理时间序列分析疫情模拟机器学习与深度学习明天决策树与随机森林无监督学习关联规则机器学习模型股价预测方法：自回归lossSGD线性回归（模型是什么样？损失函数是什么？）、逻辑回归高斯分布，最大似然估计MIE，最小二乘法逻辑回归和softmax和神经网络中的全连接层houseing.

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1 前言卷积神经网络的缩写是CNN，CNN被用于人工智能各个方面，如图像识别，语音识别，几乎基于深度学习的的方法都是以CNN为基础的，本章介绍CNN的结构以及代码实现。1.1 整体结构CNN中的整体结构中增加了卷积层和池化层，在之前的神经网络结构中，我们知道有隐藏层Affiine和激活成RELU。还有softmax进行分类输出最终的结果现在CNN中只是将之前的Affine层替换成了卷积层Convo

今天是我第一次接触大数据安全，通过网上各种找资料。首先，大数据安全是什么？**百度百科：**大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感

2012年AlexNet被提出，如果将隐藏层看做黑盒的话，输入有大概15万个特征，输出有5万个特征其中有8层网络，不算池化层，LRN-局部响应规范，横向局部

文章目录1 初读论文1.1 文章类型1.2 背景1.3 论文的贡献1.4 理论基础2 细读论文图表1 初读论文1.1 文章类型这是一篇研究双孢菇检测及直径测量方法原型的描述论文1.2 背景双孢菇是全球栽培的食用菌，因为口感好，经济效益高，导致双孢菇的种植面积增加，这就产生了需求–高效采收。采摘要根据人工判断双孢菇的大小对其进行采摘，因为主观因素的影响大致效率低下，标准不统一，所以在机械化采收过程中

docker pull local0state/trojanzoo在运行上面的命令报错Command 'docker' not found, but can be installed with:sudo snap install docker# version 19.03.13, orsudo aptinstall docker.io# version 20.10.2-0ubuntu1~20.04

打开命令端，输入ffmpeg，如果出现下面这张图，说明你的ffmpegwindow安装ffmpeg完，环境变量也配置了还是不起作用？重启pycharm或者cmd