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問題背景 機器學習建模分類問題裏，各個類別樣本量差異較大時，就會出現類別不均衡問題。e.g.如果有99999個無症狀病例，1個有症狀病例，即使訓練的學習器將所有樣本識別成無症狀病例，準確率也高達99.9%；但是這樣的學習器沒有任何
感知機perceptron k近鄰法k-nearest neighbor 樸素貝葉斯法naive Bayes 決策樹decision tree 決策樹缺失值處理方法 邏輯斯諦迴歸與最大熵模型logistic regression/
前饋神經網絡，BP算法 NN/BP 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN) 循環神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)與LSTM RNN/LSTM 深度前
這個屬於香農信息論中的東西，在《PRML》書中1.6 信息論小節中有具體說明。真正碰到應用還是在洛桑聯邦理工的POM文章中（概率佔用圖）。作者使用自己產生的估計Q來去逼近未知分佈P，其中P是一個後驗概率分佈。這篇博文旨在明確KL散度的定義
一切都要從2019年9月的那個秋天講起，林野哥向我推薦了這篇洛桑聯邦理工的2008年TPAMI論文，於是一個半月的時間都花在了這上面。Multi-Camera People Tracking with a Probabilistic O
最優化學到了最優化條件部分，由於自己的數學功底實在是太差，啃得很慢。今天下午終於對“約束極值問題的最優性條件”部分有了相對宏觀的視角，所以記錄下來以備後用。 【必要條件】：如果已經知道了是最優解，那麼它一定滿足的條件。最優化中通常都
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讀寫鎖是共享獨佔鎖。 讀鎖是共享鎖：讀的同時不能寫，但同時可以多個進程一起讀。 寫鎖是獨佔鎖：同時只能有一個進程進行寫。 利用庫函數 寫模式： pthread_rwlock_wrlock(&rwlock); //加寫鎖 寫
