nbviewer 查看 本文同步发表在sklearn 如何计算 TFIDF · Lee’s Space Station 什么是 TFIDF 简单来说，在一个文档集中，TFIDF 反映了一个词在一篇文档中的重要程度...中如何计算 sklearn 中计算 tfidf 的函数是 TfidfTransformer 和 TfidfVectorizer，严格来说后者 = CountVectorizer + TfidfTransformer...tf 所以，默认参数下（norm='l2', use_idf=True, smooth_idf=True, sublinear_tf=False），sklearn 是这么计算 tfidf 的： tfidf...以第一个词 一直 为例，来计算其 tfidf 值，按照上述 sklearn 的默认参数。...使用 sklearn 计算 代码如下： 默认情况下 sklearn 会莫名其妙地去除掉一些停用词，即使 stop_words=None，详细讨论参见 CountVectorizer can’t remain
Jaccard系数等于样本集交集与样本集合集的比值，可以用于计算两个集合的相似性，无论这些集合是文档、用户的兴趣爱好或任何其他类型的集合。...，可以动手算算 接下来，我将给出一个使用Python库（sklearn）加载数据并计算Jaccard相似系数的示例代码： from sklearn.metrics import jaccard_score...# 定义两个集合的列表表示 A = [1, 2, 3, 4, 5] B = [4, 5, 6, 7, 8] # 使用sklearn中的jaccard_score函数计算Jaccard相似系数 jaccard_coefficient...= jaccard_score(A, B) print("Jaccard相似系数:", jaccard_coefficient) 这里使用了sklearn.metrics模块中的jaccard_score...输入参数A和B是两个集合的列表表示，函数会返回计算得到的Jaccard相似系数。
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...如果大家细致观察的话，可以看到要求出最终的导数，你需要计算出中间结果：p与q。计算中间结果的过程一般是前向（forward）过程，然后再反向（backward）计算出最终的导数。...比如你要计算dW，你知道要用dD与X两个矩阵相乘就可以得到。W的shape是[5,10]，而dD的shape是[5,3]，X的shape是[10,3]。...，就是如何计算梯度。
因此，当比较两个集合(可以是数组、序列，甚至是二元值的向量)时，分子是集合之间共享的元素的个数，分母是两个集合中元素的个数。...我们来看一个简单的例子： from sklearn.metrics import jaccard_score from scipy.spatial.distance import jaccard x...第一行将是我们希望比较的观察结果。注意，Jaccard函数返回前两行之间没有共享的元素数量的。jaccard_score函数返回相反的结果:它是前两行之间共享的元素数量。一个表示不同，另一个表示相似。...我个人更喜欢scikit-learn中提供的相似度评分，但重要的是你要意识到其中的差异。 （进一步注意，有些人认为计算中根本不应该包含元素0。在某些情况下，这是有道理的。）...想象一下，一个篮子已经购买了web商店中所有可用的商品，你想看看哪些观察结果最接近它。这主要是为了示例的目的，但是你可以看到如何将其扩展到其他用例。
一、简介 较为详细介绍了聚类分析的各种算法和评价指标，本文将简单介绍如何用python里的库实现它们。 二、k-means算法 和其它机器学习算法一样，实现聚类分析也可以调用sklearn中的接口。...是否直接在原矩阵上进行计算 copy_x=True, # 同时进行计算的核数（并发数），n_jobs用于并行计算每个n_init，如果设置为-1，使用所有CPU，若果设置为1，不并行，如果设置小于...# 这里和KMeans类意义稍有不同，KMeans类里的n_init是从相同训练集数据中随机初始化质心。...n_init=3, # 某个类别质心被重新赋值的最大次数比例，为了控制算法的运行复杂度。分母为样本总数。如果取值较高的话算法收敛时间可能会增加，尤其是那些暂时拥有样本数较少的质心。...默认是0.01。
boot的含义 先问一个问题，"启动"用英语怎么说？ 回答是boot。可是，boot原来的意思是靴子，"启动"与靴子有什么关系呢？...它的主要作用是，告诉计算机到硬盘的哪一个位置去找操作系统。 主引导记录由三个部分组成： ? 其中，第二部分"分区表"的作用，是将硬盘分成若干个区。 2.2 分区表 硬盘分区有很多好处。...三、第三阶段：硬盘启动 这时，计算机的控制权就要转交给硬盘的某个分区了，这里又分成三种情况。 3.1 情况A：卷引导记录 上一节提到，四个主分区里面，只有一个是激活的。...计算机会读取激活分区的第一个扇区，叫做"卷引导记录"（Volume boot record，缩写为VBR）。 "卷引导记录"的主要作用是，告诉计算机，操作系统在这个分区里的位置。...不过对于这种不是自己文章也标原创的人我是特别、非常反感的，写过文章的都知道写一篇文章是需要花很多时间的，申请转载就已经很不错了，还把文章搞成是自己写的，而且观察了下他的公众号，好多文章都是截图别人的文章以图片的形式发的
计算机最早是运用于军事的 埃尼阿克-第一台计算机，194x ，冯诺依曼大佬参与研发，用来计算导弹轨迹 后来冯大佬带队，开发“通用计算机”。...后来计算机成了民用重要的支撑 计算机内部大同小异，当前计算机内部构造整体规则就是冯大佬提出的，冯诺依曼体系结构 冯诺依曼体系结构 组成 CPU（看 CPU 是否 nb，就看核心数数量和频率高低...寄存器空间太小，往往只是几 kb 是，因此 CPU 在计算的时候就需要反复地从内存加载数据，效率比较有影响（内存读的速度相对寄存器来说就是弟弟，拖后腿了）。...比如：发现某几个逻辑是控制掉血的，也是就可以写另一个程序，动态修改掉游戏程序对应内存空间里的指令，变成中弹不掉血 现在写外挂的主要难度不在于分析指令，而是在于如何绕过游戏公司的“反外挂机制”（腾讯TP）...计算机里的进程很多，且都需要执行，CPU 负责执行，每个核心可以执行一个进程，但其他的怎么办呢？ ^87b85a 关键点就是四个字“分时复用”
从打开电源到开始操作，计算机的启动是一个非常复杂的过程。 我一直搞不清楚，这个过程到底是怎么回事，只看见屏幕快速滚动各种提示...... 这几天，我查了一些资料，试图搞懂它。下面就是我整理的笔记。...最早的时候，工程师们用它来比喻，计算机启动是一个很矛盾的过程：必须先运行程序，然后计算机才能启动，但是计算机不启动就无法运行程序！...早期真的是这样，必须想尽各种办法，把一小段程序装进内存，然后计算机才能正常运行。所以，工程师们把这个过程叫做"拉鞋带"，久而久之就简称为boot了。 计算机的整个启动过程分成四个阶段。...如果想使用更大的硬盘，只有2个方法：一是提高每个扇区的字节数，二是增加扇区总数。 三、第三阶段：硬盘启动 这时，计算机的控制权就要转交给硬盘的某个分区了，这里又分成三种情况。...3.1 情况A：卷引导记录 上一节提到，四个主分区里面，只有一个是激活的。计算机会读取激活分区的第一个扇区，叫做"卷引导记录"（Volume boot record，缩写为VBR）。
单独只看精准率或者召回率是没有意义的 from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score precisions = precision_score...recalls = recall_score(y_test, pred) print('Recall: %s' % recalls) Precision: 0.9852941176470589 预测为垃圾信息的基本上真的是垃圾信息...对每个标签，训练一个二分类器（这个实例是L1吗，是L2吗？）...，缺点，忽略了标签之间的关系 5.1 多标签分类性能指标 汉明损失：不正确标签的平均比例，0最好 杰卡德相似系数：预测与真实标签的交集数量 / 并集数量，1最好 from sklearn.metrics...import hamming_loss, jaccard_score # help(jaccard_score) print(hamming_loss(np.array([[0.0, 1.0], [
导读 前期在做一些机器学习的预研工作，对一篇迁移随机森林的论文进行了算法复现，其中需要对sklearn中的决策树进行继承和扩展API，这就要求理解决策树的底层是如何设计和实现的。...为了探究sklearn中决策树是如何设计和实现的，以分类决策树为例，首先看下决策树都内置了哪些属性和接口：通过dir属性查看一颗初始的决策树都包含了哪些属性（这里过滤掉了以"_"开头的属性，因为一般是内置私有属性...本文的重点是探究决策树中是如何保存训练后的"那颗树"，所以我们进一步用鸢尾花数据集对决策树进行训练一下，而后再次调用dir函数，看看增加了哪些属性和接口： 通过集合的差集，很明显看出训练前后的决策树主要是增加了...毫无疑问，这个tree_就是今天本文的重点，是在决策树训练之后新增的属性集，其中存储了决策树是如何存储的。...甚至说，不仅可知道对应标签，还可通过计算数量之比得到相应的概率！
：255.255.254.0 网关：192.168.9.1 1：IP地址 = 网络地址 + 主机地址，二进制为： 11000000 10101000 00001001 00000011 2：子网掩码的二进制表示为...： 11111111 11111111 11111110 00000000 解析：前面1的就是网络地址部分，后面0就是主机地址，所以此处有9位主机地址。...3：网络地址 = 子网掩码 & IP地址，即：192.168.8.0 4：广播地址 = 3中求出的网络地址的主机地址部分置1，即：192.168.9.255 5：有效的IP段计算： 开始地址 = 网络地址...+1，即192.168.8.1 结束地址 = 广播地址-1，即192.168.9.254 那么当前示例的有效IP段为：192.168.8.1~192.168.9.254 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。 ..
写在前边 无论是面试过程还是日常业务开发，相信大多数前端开发者对于 Vue 的应用已经熟能生巧了。 今天我们就来聊聊 Vue 中的 Computed 是如何被实现的。...文章会告别枯燥的源码，从用法到原理层层拨丝与你一起来看看在 Vue 中 Computed 是如何被实现的。 前置知识 首先，文章中的源码思路是基于最新稳定的 Vue@3.2.37 版本进行解读的。...上述的属性就是一个 Computed 中我们需要关心的属性，大概了解了各个属性代表的含义接下来就让我们一起来看看 computed 是如何被 Vue 实现的。...Effect 我已经在前置文章 Vue3中的响应式是如何被JavaScript实现的 中介绍过它的实现，有兴趣深入了解的同学可以移步查阅。 同理，当我们首次访问该计算属性时。...我们围绕上述的功能来分析源代码中是如何实现的： 首先在 getter 中我们遗失的逻辑： // #3376 在 Vue 3.0.7 前在 readonly() 中包装 computed() 会破坏计算的功能
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 关于负载的计算，它的结果是包含有小数的一个浮点数，内核中是不能使用float变量的，那么这里就采用了一个整型变量的低11位来表示小数部分。...，后面就开始真正的主题，对于平均负载，它是如何计算的呢？...和15min之内的平均值，那么计算方法是怎样的呢？...= a2 * e + a * (1 - e) an = an-1 * e + a * (1 - e) 我们来看如何做到的，举个例子，如果衰减系数为0.3，那么每次在计算平均负载时，都会对旧数据乘以衰减系数...calc_load_update为下次采样时间，每次都需要加5*HZ，因此系统每5秒进行一次更新计算 avenrun数组中保存的是1min，5min，15min时间所计算的平均值，实际上就是通过调整衰减因子来达到目的的
Unicode 就相当于一张表，建立了字符与编号之间的联系，它是一种规定，但是 Unicode 本身只规定了每个字符的数字编号是多少，并没有规定这个编号如何存储。...表示其他更大的符号，可能需要 3 个字节或者 4 个字节，甚至更多。 这里就有两个严重的问题： 如何才能区别 Unicode 和 ASCII ？...下面，还是以汉字“严”为例，演示如何实现 UTF-8 编码。...那么很自然的，就会出现一个问题：计算机怎么知道某一个文件到底采用哪一种方式编码？...总结 搞清楚了 ASCII、Unicode 和 UTF-8 的关系，我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式： 在计算机内存中，统一使用 Unicode 编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候
二、一位二进制的加法 先来看一下只有一位的二进制数的加法是如何实现。一位的加法结果，如下表所示： 0 1 0 00 01 1 01 11 我们把结果分为个位和十位两个部分来看一下。...所以要实现多位的加法需要先实现进位相加。 先来看一下带进位的加和输出是如何得到的，处理方式和我们平时计算是一样的：： 现在有输入A，B和进位输入C0 对输入A和B计算得到加和输出S1和近位输出C1。...和我们小学时学的计算一毛一样 再来看一下进位输出如何计算的： 我们知道，对于A、B和C0三个输入最大就是三个都为1和为11的情况，所以最多也就产生一个为1的进位。...那现在就很明了，这进位要么在计算A加B是产生（A和B都是1）要么在加进位是产生（A和B其中只有一个为1，进位输入为1），所以只要将两次加和的进位输出做一次或运算，就取得了进位输出。...但其实对于上一位的进位输出是可以根据输入自己去计算得到的，即某一位An可以利用前面几位A1、A2、...、An-1计算得到不必等待，虽然这样使计算更多了但实际的速度确是提升的。
前一篇文章我们讨论了计算机是如何将中缀表达式转换为后缀表达式的，那么转换后到底计算机是如何计算的呢？本文就来讨论这个主要话题。...我们首先来看一下其计算的规则： 【计算规则】 遍历后缀表达式中的数字和符号 对于数字：进栈 对于符号： 从栈中弹出右操作数 从栈中弹出左操作数 根据符号进行运算 将运算结果压入栈中 遍历结束：栈中的唯一数字为计算结果...if (is_number(code[i])) { // 如果是则压入栈中 LinkStack_Push(stack, (void*)value(code[i])); } // 判断是不是操作数 if...(int)LinkStack_Pop(stack); // 根据操作数计算两个数的结果 int result = calc(left, right, code[i]); // 将结果压入栈中 LinkStack_Push...stack, (void*)result); } i++; } // 判断栈中是否只有一个操作数，如果只有一个那证明完成了 if (LinkStack_Size(stack) == 1) { // 弹出最后的值给返回值的变量
自动校准网络时间 国际时间标准 计算机如何同步时间？ 参考文献 在网上看到这个问题，这是个好问题。...其实最早接触计算机时间的时候，我是这样想的：国际上有某个管理计算机时钟的组织，我们的每台电脑向该组织校准我们的时间，再通过一定的技术消除这个网络延迟。...为了协调二者，出现了闰秒的概念。（这里主要是要说一声儿：虽然一个慢，一个稳，但是会通过人为手段使二者基本一致。我们的计算机使用的自然是原子时间了。）...之后，中国会在自己算出的协调世界时的基础上，再加 8 个小时（中国在东八区），最终得出来的时间，就是「北京时间」！ ---- 计算机如何同步时间？...另外，在编写程序时，也要注意调用的时间 API 获取的是哪个时间，避免业务逻辑发生异常。 ---- 参考文献 计算机时钟是如何运行的？时针硬件、时针软件、NTP与计算机时钟都有什么联系？
2 首先，我先从计算机的三大原则开始说起。 1. 是什么？计算机是执行输入、运算、输出的机器 ? 计算机本质上就是一台机器，机器的工作模式：接收指令（输入）、理解指令（运算）、做出动作（输出）。...工作模式很简单，关键是计算机如何理解指令的呢？ 举个例子：在一个阳光明媚的早上，你对你对象说：不去上班行不行？你对象娇滴滴的回答：不去上班你养我啊？ 针对这桥段，你仔细想想你对象脑子里是怎么流转的？...于是，计算机中的内存是程序的载体，计算机只能理解数字，那么程序就必须被翻译成数字才能在计算机中运行。 程序要想运行起来，它将经历：程序 -> 编译（翻译）-> 机器语言。...不同的是，内存管理是一项基本工作，大多数语言有自动回收机制，少数则需要手动回收。 这样，我们理清楚了计算机硬件跟我们写的程序在宏观上的一个关系。于是，我们回到最初的问题。...参考：计算机是怎样跑起来的？
本文是操作系统系列的第一篇文章，以BIOS-MBR启动过程为例，介绍计算机系统是如何启动的。...计算机通电 计算机通电后，CPU中的执行地址会初始化为BIOS的地址，然后开始加载执行BIOS程序。这里面的BIOS程序是笔记本厂商出厂时就写入到ROM中的。...综上，MBR能支持的最大硬盘的大小取决于扇区的大小和扇区数。这两个数得到的上限是2TB。 总结 ? BIOS-MBR启动过程是经典的计算机启动过程，它的很多思想对后续的启动过程有很多影响。...但是它不是唯一的启动过程，因为诞生比较早，存在一些缺陷，更现代的启动流派是UEFI+GPT方式。 References [1] 计算机是如何启动的？...: https://liamlin.me/2019/09/06/booting-a-pc [2] 计算机是如何启动的？
我问计算机芸芸部件，1+1究竟是如何计算的，他们都茫然的看着我。...js是解析型语言，如何直接编译成机器码？如果是这样，它不就和Java一样，是编译型语言了吗？” 浏览器反驳道：“虽然是解释型语言，为什么不能先编译再执行？...这时浏览器对CPU如何计算的也起了好奇，问道：“不要说人话，讲机器语言，说人话我们听不懂。指令指挥官是如何给你的单位职员分派任务的？他看到0101，是怎么知道应该分派给寄存器老头的？”...1+1等于几是他算出来的，于是作者问道：“CPU，那加法器是如何计算1+1的呢？” CPU道：“这就不那么简单了。加法器并不知道1+1等于几。...而CPU内所有的运算，归根结底又都是开关的开合。从这点来看，计算机的鼻祖竟然是小小的开关。 浏览器问：“CPU，这样说来你的加法器都是由众多开关实现的。
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