一个错误，我试图创建一个函数来处理一个人的症状，然后将其存储在一个向量字符串中，作为"Y“或"N”，我得到了如下结果

根据您的描述，您试图创建一个函数来处理一个人的症状，并将其存储在一个向量字符串中，作为"Y"或"N"。然而，您没有提供具体的结果。在这种情况下，我无法给出完善且全面的答案。请提供您得到的具体结果，以便我能够帮助您更好地解决问题。

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【机器学习实战】第5章 Logistic回归

幸好，另一个函数也有类似的性质（可以输出 0 或者 1 的性质），且数学上更易处理，这就是 Sigmoid 函数。 Sigmoid 函数具体的计算公式如下: ?...因此，为了实现 Logistic 回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数（如下公式所示），然后把所有结果值相加，将这个总和代入 Sigmoid 函数中，进而得到一个范围在 0~1 之间的数值...这种方法将减少周期性的波动。这种方法每次随机从列表中选出一个值，然后从列表中删掉该值（再进行下一次迭代）。程序运行之后能看到类似于下图的结果图。 ?...根据错误率决定是否回退到训练阶段，通过改变迭代的次数和步长的参数来得到更好的回归系数使用算法: 实现一个简单的命令行程序来手机马的症状并输出预测结果并非难事，这可以作为留给大家的一道习题...根据错误率决定是否回退到训练阶段，通过改变迭代的次数和步长的参数来得到更好的回归系数 Logistic 回归分类函数 # 分类函数，根据回归系数和特征向量来计算 Sigmoid的值 def classifyVector

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，使用了函数list 来构造具有4个元素的表，然后使用define函数来定义一个变量 la，将变量la与前面定义的表相绑定。...v 2 "abc") ; 设定vector第n个元素的值 > v #(1 2 "abc" 4 5) > (define x (make-vector 5 6)) ; 创建向量表 > x #(6 6 6...6，变量变量定义：可以用define来定义一个变量，形式如下： (define 变量名值) 例如，上面定义了一个变量QA，它的值是一个向量。...，相当于多个嵌套的if...else if...结构，在当前实例项目中就曾经使用cond结构来优化，示例代码如下: ;从结果中判断是否有指定的症状属性；如果有，返回症状特征表；如果没有，返回空表 (define...推理的结果存放到特征上下文对象中，在本程序中，它是患者对象的症状问题上下文。

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轻松上手的LangChain学习说明书

然后对每个子向量进行量化。对于每个子向量空间，使用聚类算法将子向量分为K个簇，并将簇中心作为量化值。然后，用子向量在簇中的索引来表示原始子向量。这样，每个子向量可以用一个整数（量化索引）来表示。...，然后找出相似度最高一个或一些向量，这样得到的结果质量是极高的，但这对于数据量庞大的数据库来说无疑是十分耗时的。...然后将局部最近邻作为下一层的起始点，继续搜索。最后，在底层找到的结果则为最终结果。...，它接收一个目标和一个URL作为参数，然后调用 scrape_website 函数来爬取网站并返回结果。...它首先设置了页面的标题和图标，然后创建了一些header，并提供一个文本输入框让用户输入查询。当用户输入查询后，它会调用agent来处理这个查询，并将结果显示在页面上。

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人脸识别系列一 | 特征脸法

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数据处理基础—数据类型了解一下

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Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：四、列表

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一种 Powershell 的混淆方式绕过 AMSI 检测

在这里，iex 在数据变量中执行代码，将其转换为字符串，而错误则重定向到空值，然后将其存储在 $sendback 变量中。...但是，如果我们把它们缝合在一起，那么脚本就作为一个有效负载，可以很容易地使用 YARA 或基于字符串的检测来检测。...因此，将此转换为 IP 的代码如下。在这里，我将 IP 的十六进制存储在 px变量中，然后将其转换为 IP 并将其存储在 p 变量中。...接下来，我们将上面创建的数据（带有 GET 请求的用户代理字符串）转换为字节，并将其存储在变量 $d 中，并使用我们上面创建的输出流将其写入服务器。...，我正在附加命令的输出，将其存储在 $t 变量中，并与网络上的每个数据一起发送。

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解读GraphRAG

然而，随着 RAG 系统得到更广泛的采用，它们的局限性开始浮出水面，具体而言：平面检索: RAG 将每个文档作为一个独立的信息。想象一下，阅读单独的书页，却不知道它们之间是如何连接的。...这些关系(边)捕捉了这些实体之间的联系，例如，2型糖尿病有高血糖水平的症状，并可能导致各种并发症。这种结构化的表示允许 GraphRAG 理解句子中的语义关系和上下文，而不是仅仅将其视为一个单词包。...然后，导入所需的函数，初始化 LLM 对象和引用文本。使用任何 SOTA LLM 获得最佳结果，因为创建知识图谱是一项复杂的任务。...5.3 知识图谱作为检索工具特殊地，使用知识图谱作为 RAG 的检索部分有三种方法: 基于向量的检索: 向量化知识图谱并将其存储在向量数据库中。...提示词查询检索: 使用 LLM 编写 SPARQL 或 Cypher 查询，使用对知识图谱的查询，然后使用返回的结果来增强提示词。

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十五.文本挖掘之数据预处理、Jieba工具和文本聚类万字详解

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笨办法学 Python3 第五版（预览）（二）

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