1、存储器分类图2、用分类对比的方法介绍不同的存储器特点2.1 存储器按照用途分类： 可以分为主存储器（内部存储）和辅助存储器（外部存储）。主存储器是指CPU能直接访问的，有内存、一级/二级缓存等，一般采用半导体存储器；辅助存储器包括软盘、硬盘、磁带、光盘、磁盘阵列等，CPU不能像访问内存那样，直接访问外存，外存要与CPU或I/O设备进行数据传输，必须通过内存进行。2.2 存储器按照存储介质分类： 将存储器分为半导体存储、光学存储和磁性存储三大类。上面这张存储器分类图中，在半导体存储器大类中，按照存储器的实现技术原理来进行详细分类。2.3 RAM和ROM： ROM和RAM都是
目录一、数据结构1、线性表2、优先队列3、滑动窗口4、二叉树5、并查集6、栈二、算法1、基础算法2、字符串3、图4、动态规划5、数学三、漫画算法2：小灰的算法进阶参与方式很多小伙伴问我，华为OD机试算法题太多了，知识点繁杂，如何刷题更有效率呢？我觉得可以按照“算法和数据结构”去刷，把华为OD机试涉及到的“算法和数据结构”列出来，一个算法刷10道题，那我岂不是无敌了？首先，了解算法和数据结构有哪些知识点，在后面的刷题中有大局观。下面是我花了一天时间整理的算法和数据结构的知识结构，大家可以看看。后面是为大家精心挑选的华为OD机试题单，并根据题目知识点的类型分好了类别，大家可以根据每个知识点，进行有
分类预测|MATLAB实现WOA鲸鱼算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测目录分类预测|MATLAB实现WOA鲸鱼算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍MATLAB实现WOA鲸鱼算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测（完整程序和数据）WOA鲸鱼算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测，优化前后对比，基于LIBSVM。程序设计完整程序和数据下载方式1(资源处直接下载)：MATLAB实现WOA鲸鱼算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测完整程序和数据下载方式2(订阅《智能学习》专栏，同时获取《智能学习》专栏收录程序3份，数据订阅后私信
源码请到：自然语言处理练习:学习自然语言处理时候写的一些代码(gitee.com)数据来源：搜狗新闻语料库由于链接失效，现在使用百度网盘分享链接：https://pan.baidu.com/s/1RTx2k7V3Ujgg9-Rv8I8IRA?pwd=ujn3提取码：ujn3停用词来源于网络链接：https://pan.baidu.com/s/1ePrf4_gWx8_pTn6PEjTtCw?pwd=5jov提取码：5jov字样式文件来源于网络链接：https://pan.baidu.com/s/1uVreJY-MKhz1HXzAw5e4VQ?pwd=8ill提取码：8ill一、tf-idf简介T
鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典的一个分类任务数据集。它的英文名称为IrisDataSet，使用sklearn库可以直接下载并导入该数据集。数据集总共包含150行数据，每一行数据由4个特征值及一个标签组成。标签为三种不同类别的鸢尾花，分别为：IrisSetosa，IrisVersicolour，IrisVirginica。对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文将使用决策树、线性回归、SVM等多种算法来完成这一任务，并对不同方法进行比较。01、使用Logistic实现鸢尾花分类在前面介绍过Logistic用于二分类任务，对其进行扩展也用于多分类任务。下面将使用sklearn库完成一
鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典的一个分类任务数据集。它的英文名称为IrisDataSet，使用sklearn库可以直接下载并导入该数据集。数据集总共包含150行数据，每一行数据由4个特征值及一个标签组成。标签为三种不同类别的鸢尾花，分别为：IrisSetosa，IrisVersicolour，IrisVirginica。对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文将使用决策树、线性回归、SVM等多种算法来完成这一任务，并对不同方法进行比较。01、使用Logistic实现鸢尾花分类在前面介绍过Logistic用于二分类任务，对其进行扩展也用于多分类任务。下面将使用sklearn库完成一
本讲将介绍分类模型。对于而分类模型，我们将介绍逻辑回归（logisticregression）和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，我们将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤下。本题按水果分类的例子 思路：逻辑回归原始现象设置虚拟变量y 进行回归，估计出来的y-hat于虚拟变量中哪个更接近则分类为那个。 Eg：设1苹果，2橙子若y与1接近为苹果，与0近为橙子数据预处理生成虚拟变量自变量mass重量，width水果宽度，height水果高度，color_score颜色（0-1）因变量：fruit_name水
在机器学习领域，混淆矩阵是一个非常有用的指标，它可以帮助我们更好地理解模型在验证集上的表现。本文介绍了如何使用pytorch框架，利用训练好后的模型权重，在验证集上输出分类的混淆矩阵，并保存错误图片的方法。首先，我们需要准备一个pytorch框架的模型，并将模型权重载入到模型中。然后，我们可以使用pytorch的dataloader加载验证集，并使用模型进行预测。接下来，我们可以使用sklearn的confusion_matrix函数，计算出验证集上的混淆矩阵。最后，我们可以获取预测错误的图片，并将它们保存起来，以便后续分析。总之，本文介绍了如何使用pytorch框架，利用训练好后的模型权重，
目录前言一、损失函数概述二、损失函数分类1.分类问题的损失函数1.交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）2.Hinge损失函数3.余弦相似度损失函数（CosineSimilarityLoss）4.指数损失函数（ExponentialLoss）点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识，方
目录前言一、损失函数概述二、损失函数分类1.分类问题的损失函数1.交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）2.Hinge损失函数3.余弦相似度损失函数（CosineSimilarityLoss）4.指数损失函数（ExponentialLoss）点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识，方
