人工智能关系机器学习：一种实现人工智能的方法机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为

Logistic Regression逻辑回归模型介绍Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。Logistic 分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为：Log

TopK问题package 排序;import java.util.Scanner;/*** @author: DreamCode* @file: TopK.java* @time: 2022年3月7日-下午2:08:09* @思路:快排思想的运用*/public class TopK {/*** 求海量数据（正整数）按逆序排列的前k个数（topK），因为数据量太大，不能全部存储在内存中，只能一个

项目已上传到git 感兴趣的下伙伴欢迎下载Git连接创建VUE项目vue create 名字初始化项目npm init -y安装nodemonnpm i -g nodemon"scripts": {"serve":"nodemon index.js","test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"},安装elementvu

人工智能关系机器学习：一种实现人工智能的方法机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为

矩阵与对角阵相乘的一般特点

报错版本：python version：3.9.7hyperopt version：0.2.7报错代码段：rstate=RandomState(seed)报错完整信息：AttributeError: ‘numpy.random.mtrand.RandomState’ object has no attribute ‘integers’解决方案：rstate=np.random.default_rn

机器学习公平性主要研究如何通过解决或缓解“不公平”来增加模型的公平性，以及如何确保模型的输出结果能够让不同的群体、个人都有平等的机会获得利益。然而，受文化和环境的影响，人们对公平性的理解存在一定的主观性。到目前为止，公平性尚未有统一的定义及度量指标。

错误如下RuntimeError: expected scalar type Double but found Float原因: tensor的数据类型dtype不正确解决: 将数据类型转为float32tensor = tensor.to(torch.float32)

联邦学习FedAvg算法复现任务