： 图片 这里的p(y=1|x)是给定特征值x，样本分类标签为1的概率。...在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。sigmoid函数的输出则被解释为样本的分类标签属于1的概率。...学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。...在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。sigmoid函数的输出则被解释为样本的分类标签属于1的概率。...预测概率可以通过阈值函数简单的转化为二元输出 等同于下面的结果 学习逻辑代价函数的权重 学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。
虽然，百度熊掌号上线已经有很长时间，但仍然中小企业主对其，并不是十分的了解，而对于传统的SEO策略，从目前来看，网页收录，仍然是SEO工作中，一个重要的环节，如果没有收录，那么，任何的排名与策略，都是无从谈起...101.png 那么，SEO人员，如何提高网页被收录的概率？...根据以往多年操作百度快速收录的经验，我们认为，它可能由如下几种因素，产生： 一.网站本身 想快速被百度收录，做好网站的优化工作是重点。...2.内链清晰 我们一直强调内链的重要性，它是蜘蛛爬行的通路，网站权重互联互通的渠道。 清晰的内链为蜘蛛爬取页面提供了便利，同时为用户体验打下来坚实的基础。...7.内链策略 如果某一个页面我们需要它快速被百度收录，我们可以利用内链投票的特性来操作。 利用锚文本指向需要快速排名的页面，使其权重提高、蜘蛛访问量加大，提高收录速度。
blog.models import Category @register.simple_tag def get_categories(): # 记得在顶部引入 count 函数 # Count 计算分类下的文章数...，在这里我们希望它做的额外事情就是去统计返回的 Category 记录的集合中每条记录下的文章数。...Post 记录的行数，也就是文章数，最后把这个值保存到 num_posts 属性中。...将 Annotate 用于其它关联关系 此外，annotate 方法不局限于用于本文提到的统计分类下的文章数，你也可以举一反三，只要是两个 model 类通过 ForeignKey 或者 ManyToMany...： from django.db.models.aggregates import Count from blog.models import Tag # Count 计算分类下的文章数，其接受的参数为需要计数的模型的名称
2023-02-14：魔物了占领若干据点，这些据点被若干条道路相连接， roads[i] = [x, y] 表示编号 x、y 的两个据点通过一条道路连接。...现在勇者要将按照以下原则将这些据点逐一夺回： 在开始的时候，勇者可以花费资源先夺回一些据点， 初始夺回第 j 个据点所需消耗的资源数量为 cost[j] 接下来，勇者在不消耗资源情况下， 每次可以夺回一个和...「已夺回据点」相连接的魔物据点， 并对其进行夺回。...为了防止魔物暴动，勇者在每一次夺回据点后（包括花费资源夺回据点后）， 需要保证剩余的所有魔物据点之间是相连通的（不经过「已夺回据点」）。 请返回勇者夺回所有据点需要消耗的最少资源数量。...输入保证初始所有据点都是连通的，且不存在重边和自环。
2023-02-14：魔物了占领若干据点，这些据点被若干条道路相连接，roadsi = x, y 表示编号 x、y 的两个据点通过一条道路连接。...现在勇者要将按照以下原则将这些据点逐一夺回：在开始的时候，勇者可以花费资源先夺回一些据点，初始夺回第 j 个据点所需消耗的资源数量为 costj接下来，勇者在不消耗资源情况下，每次可以夺回一个和「已夺回据点...」相连接的魔物据点，并对其进行夺回。...为了防止魔物暴动，勇者在每一次夺回据点后（包括花费资源夺回据点后），需要保证剩余的所有魔物据点之间是相连通的（不经过「已夺回据点」）。请返回勇者夺回所有据点需要消耗的最少资源数量。...输入保证初始所有据点都是连通的，且不存在重边和自环。输入：cost = 1,2,3,4,5,6，roads = [0,1,0,2,1,3,2,3,1,2,2,4,2,5]。输出：6。
朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型，贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式，公式如下 ? 通过比较不同事件发生的概率，选取概率大的事件作为最终的分类。...对于一个新的数据点，4个特征的取值分别为sunny, hot, high, false, 求该样本play golf为yes的概率, 通过贝叶斯定理计算如下 P(yes|sunny, hot, high...) * (2/5) * (4/5) * (2/5) * (5/14) / ((5/14) * (4/14) * (7/14) * (8/14)) 0.6272000000000002 很明显，对于该新的数据点...，分为no的概率值更大，所以通过朴素贝叶斯分类就将该数据点划分为no。...，但是由于存在各种先验假设，会导致一定的分类错误率。
The problem: 掷骰子游戏中6个点数出现的概率是相等的，抛开这个游戏，那么我们想在随机取1~6的整数时，某些整数被取得的概率变大； The solution: 思路：将一个整数区间[0,n)分为...6份，然后从这个区间随机取得某整数x,则x落到每份中的概率为：若每份等长则落到每份的概率都是相等的；若某份较长则x落到该份的概率较大；以下我取区间为[0,36)，当然也可取[0,18),[0,24)等等...] int MyRandom() { int [] QuJian = new int[6]; int number = 0; QuJian[0]=6;//每一个数组元素表示该份区间的整数个数...；若数组元素都相等表示每份中的整数个数相等，则x落到每份中得概率相等； QuJian[1]=9;//明显x落到QuJian[1]的概率大于落到QuJian[2]的概率，但全部的数组元素的和为36；
机器学习算法的基础当属概率论，所以理解和使用概率论在机器学习中就显得尤为重要。本文给大家提供一个使用概率分类的方法——朴树贝叶斯。...如果写出一个最简单的贝叶斯分类器，当你完成这个分类器后可以对概率分类器就有一个更好的理解。...概率分类 简单来说，使用概率分类就是，计算每一个待分类项属于某一项的概率，最后使用最大概率作为此项的类别。...由于概率都是0以下数，因子非常小，导致乘积结果也非常小，导致程序下溢出或者得不到正确答案，采用对乘积取自然对数的方法避免。...总结 在遇到文档分类的需要的时候，通常都会使用朴素贝叶斯分类器来处理相关内容。我们须假设词与词之间是没有关系（当然，我们知道这是不准确的），然后根据出现词频概率来训练算法，通常是行之有效的方法。
分类准确度很重要，但是它有时会带给我们一种错觉，使我们认为模型已经很好。 真正的问题出现在，当少量样本类被误分类造成很大的损失的情况下。...在处理对数损失时，分类器必须为所有样本分配属于每个类的概率。假设，有N个样本属于M类，那么对数损失的计算如下: ? 这里， ? 表示样本i是否属于类别j ?...分类器的AUC等价于分类器随机选择正样本高于随机选择负样本的概率。...对于所有正数据点，它对应于正数据点被正确认为是正的比例。 ? False Positive Rate (假阳性率) :它被定为FP /（FP + TN）。...即对应于所有负数据点，负数据点被错误地认为是正的比例。 ? False Positive Rate 和 True Positive Rate的值均在[0，1]范围内。
1 对应的分类。...，但同时它还会做一些额外的事情，在这里我们希望它做的额外事情就是去统计返回的 Category 记录的集合中每条记录下的文章数。...Post 记录的行数，也就是文章数，最后把这个值保存到 num_posts 属性中。...因为 num_posts 的值小于 1 表示该分类下没有文章，没有文章的分类我们不希望它在页面中显示。...开启开发服务器，可以看到分类名后正确地显示了该分类下的文章数了，而没有文章分类则不会在分类列表中出现。
5、当特征属性的概率值为o时，可能造成分类误差，解决办法是加入Laplace校准，也成加一平滑，使分子不为0. 6、如果概率相乘，小数太多容易溢出，则可以修改为log,把乘法改成加法，避免误差。...7、经典分析案例：印第安人糖尿病概率，社交账号真实分类，文本分类，新闻分类等等。...朴素贝叶斯 朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是最为广泛使用的分类方法，它以概率论为基础，是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。 朴素贝叶斯，朴素在什么地方？...朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分类，因此它是基于概率论的一种机器学习分类方法。...因为分类的目标是确定的，所以也是属于监督学习。 案例分析：直通车
箱形图很好地说明了基本统计特征的作用: 当箱形图很短时，就意味着很多数据点是相似的，因为很多值是在一个很小的范围内分布; 当箱形图较高时，就意味着大部分的数据点之间的差异很大，因为这些值分布的很广; 如果中位数接近了底部...基本上，如果中位线不在框的中间，那么就表明了是偏斜数据; 如果框上下两边的线很长表示数据具有很高的标准偏差和方差，意味着这些值被分散了，并且变化非常大。...如果是泊松分布，我们必须要特别谨慎，选择一个在空间扩展上对变化要有很好鲁棒性的算法。 03 降维 降维这个术语可以很直观的理解，意思是降低一个数据集的维数。在数据科学中，这是特征变量的数量。...欠采样意味着我们将只从样本多的分类中选择一些数据，而尽量多的使用样本少的分类样本。这种选择应该是为了保持分类的概率分布。我们只是通过更少的抽样来让数据集更均衡。...但是，如果有人给你个特定的骰子总能掷出6个点呢?因为频率分析仅仅考虑之前的数据，而给你作弊的骰子的因素并没有被考虑进去。
箱形图很好地说明了基本统计特征的作用: 当箱形图很短时，就意味着很多数据点是相似的，因为很多值是在一个很小的范围内分布; 当箱形图较高时，就意味着大部分的数据点之间的差异很大，因为这些值分布的很广; 如果中位数接近了底部...基本上，如果中位线不在框的中间，那么就表明了是偏斜数据; 如果框上下两边的线很长表示数据具有很高的标准偏差和方差，意味着这些值被分散了，并且变化非常大。...如果是泊松分布，我们必须要特别谨慎，选择一个在空间扩展上对变化要有很好鲁棒性的算法。 03 降维 降维这个术语可以很直观的理解，意思是降低一个数据集的维数。在数据科学中，这是特征变量的数量。...欠采样意味着我们将只从样本多的分类中选择一些数据，而尽量多的使用样本少的分类样本。这种选择应该是为了保持分类的概率分布。我们只是通过更少的抽样来让数据集更均衡。...但是，如果有人给你个特定的骰子总能掷出6个点呢?因为频率分析仅仅考虑之前的数据，而给你作弊的骰子的因素并没有被考虑进去。 贝叶斯统计确实考虑了这一点，我们可以通过贝叶斯法则来进行说明: ?
模型评估 在分类中，每个数据点都有一个已知的标签和一个模型生成的预测类别。...精度和召回率是评估用例不平衡数据的训练模型的较好指标。 精度 精度定义为真阳性数除以真阳性数加上假阳性数的和。精度表明当模型的预测为阳性时，模型正确的概率。...召回率 召回率是一个很好的指标，可用于假阴性较高的情况。召回率的定义是真阳性数除以真阳性数加上假阴性数的和。 F1度量 F1度量或F1分数是精度和召回率的调和平均值或加权平均值。...它是评估多类别分类器的常用性能指标。在类别分布不均的情况下，这也是一个很好的度量。最好的F1分数是1，而最差的分数是0。一个好的F1度量意味着你有较低的假阴性和较低的假阳性。...由于拟合不足，模型过于简单，没有学习训练数据集中的相关模式，这可能是因为模型被过度规范化或需要更长时间的训练。 模型能够很好地适应新的、看不见的数据，这种能力被称为泛化。这是每个模型优化练习的目标。
朴素贝叶斯分类器的结果将是所有类概率中概率最高的类。 ? c→类，X→预测 决策树 决策树主要用于分类问题，但它们也可以用于回归。...该算法通过计算数据点与所有数据点的距离来找到k个数据点的最近邻。数据点被分配给k个邻居中点数最多的类(投票过程)。在回归的情况下，它计算k个最近邻居的平均值。...不同的距离度量可以使用欧几里得距离，曼哈顿距离，闵可夫斯基距离等。为了消除平局的概率，k的值必须是一个奇数。由于每个数据点与其他数据点的距离都需要计算，因此该算法的计算开销较大。 ?...形成的集群应该使集群内的数据点尽可能相似，集群之间的差异尽可能明显。它随机选择K个位置，每个位置作为一个簇的质心。数据点被分配到最近的簇。...它利用Hinge损失函数，通过最大化类观测值之间的裕度距离来寻找最优超平面。超平面的维数取决于输入特征的数量。如果特征个数为N，则超平面的维数为N-1。 ?
准确度指标的得分为72%，这可能给我们的印象是，我们的模型在分类方面做得很好。但是，仔细看，这个模型在预测负面的类标签方面做得很糟糕。在100个总的阴性标记观察中，它只预测了20个正确的结果。...例如：在垃圾邮件检测案例中，正如我们前面所讨论的，假阳性将是一个观察结果，它不是垃圾邮件，但根据我们的分类模型被归类为垃圾邮件。过多的误报可能会破坏垃圾邮件分类模型的目的。...在二元分类的统计分析中，F1分数（也可以是F分数或F测度）是测试准确性的度量。它同时考虑了测试的精确性p和召回率r来计算分数 ?...我们有一个分类模型，它给出了0-1之间的概率值来预测一个人是否肥胖的概率。接近0的概率分数表示考虑中的人肥胖的概率非常低，而接近1的概率值表示人肥胖的概率非常高。...现在，我们有4个数据点，借助这些数据点，我们将绘制ROC曲线，如下所示。 ? ? 因此，这就是如何为分类模型绘制ROC曲线的方法，通过分配不同的阈值来创建不同的数据点来生成ROC曲线。
博客的文章渐渐多了起来，之前随意的分类就需要好好想整理一下。...为了图方便，直接在数据库里做了替换查询，不料typecho和WP一样，都会在metas表里存着分类和tag的统计信息，统计了这个分类下有多少篇文章，这个统计信息显示在分类和TAG管理页面。...也就是说，如果正常再文章编辑里修改分类并保存，统计信息会走一加一减这个过程，而暴力数据库修改不会触发。 而这种混乱导致老高的瞬间变身不搞不舒服斯基，下面我们一步一步来修复这个统计信息。...首先，找到所有分类（标签同理） SELECT mid FROM typecho_metas AS m WHERE m.type = 'category'; 然后，找到分类关系表，统计文章数 SELECT...突然发现使用分类管理的合并到功能也可以，但是没我这个快 B)
朴素贝叶斯分类器的结果将是所有类概率中概率最高的类。 ? 决策树 决策树主要用于分类问题，但它们也可以用于回归。在该算法中，我们根据有效性划分数据集的属性，将数据集划分为两个或多个同构集。...随机森林(来源:victorzhou) k-NN (k - Nearest Neighbors) 该算法也可用于回归和分类。该算法通过计算数据点与所有数据点的距离来找到k个数据点的最近邻。...数据点被分配给k个邻居中点数最多的类(投票过程)。在回归的情况下，它计算k个最近邻居的平均值。距离度量可以使用欧几里得距离，曼哈顿距离，闵可夫斯基距离等。为了消除距离相等的可能，k的值必须是一个奇数。...形成的集群应该使集群内的数据点尽可能相似，集群之间的差异尽可能明显。它随机选择K个位置，每个位置作为一个簇的质心。数据点被分配到最近的簇。...它利用铰链损失函数，通过最大化类观测值之间的裕度距离来寻找最优超平面。超平面的维数取决于输入特征的数量。如果特征个数为N，则超平面的维数为N-1。 ?
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