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哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（八） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 CMOS 功率方程 每个数字电路通过两种基本机制消耗功率。动态功率源于晶体管在状态之间的切换，而静态功率则源于即使在晶体管名义上关闭时仍然 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:02
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Sklearn 源码解析（书）v1.0（一） 第 1 章 —— scikit-learn 概览 —— 认识这座“机器学习工具箱” 1.1 学习目标 难度：★★★☆☆（3/5） 预备知识：Python 基础、面向对象编程与 Markdown/代码阅读基础 理解 README 作为项目'品牌名片'的信息 阅读全文
posted @ 2026-09-04 08:54
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Sklearn 源码解析（书）v1.0（五） 11.18 设计中的取舍 为什么采用当前方案，而不是更复杂的替代方案？ 本章源码优先选择清晰、可维护且与既有 API 兼容的实现；这降低了使用和调试成本，但也意味着部分极端场景需要调用者自行权衡性能、灵活性与实现复杂度。 11.19 动手练习 11.19 阅读全文
posted @ 2026-09-04 08:54
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Sklearn 源码解析（书）v1.0（四） RANSACRegressor 使用 _dynamic_max_trials 根据当前内点比例动态调整 max_trials。相比固定迭代次数，动态策略在内点比例高时大幅减少计算，在内点比例低时自动增加尝试次数以保证置信度。stop_probabilit 阅读全文
posted @ 2026-09-04 08:54
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Sklearn 源码解析（书）v1.0（十一） 这段代码实现了亲和传播的核心消息传递循环。算法维护两个矩阵：责任矩阵 R（样本 i 选择样本 j 作为其 exemplar 的适用度）和可用性矩阧 A（样本 j 适合作为 exemplar 的程度，考虑到其他样本对 j 作为 exemplar 的竞争） 阅读全文
posted @ 2026-09-04 08:54
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Sklearn 源码解析（书）v1.0（十五） 代码解析： 函数根据 samplewise 参数输出两种形状：samplewise=False 时为 (n_labels, 2, 2)，每个类别一个 2x2 矩阵；samplewise=True 时为 (n_samples, 2, 2)，每个样本一个矩 阅读全文
posted @ 2026-09-04 08:54
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Sklearn 源码解析（书）v1.0（十四） （这段代码定义了 Ledoit-Wolf 收缩估计器的公共接口：它内部创建一个 LedoitWolf 估计器实例，调用其 fit 方法，然后返回收缩后的协方差矩阵和收缩系数。） 源码路径：sklearn/covariance/_graph_lasso. 阅读全文
posted @ 2026-09-04 08:54
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Sklearn 源码解析（书）v1.0（十三） 这段代码实现了深度优先决策树的构建：它使用栈模拟递归，为每个节点检查是否为叶节点（基于深度、样本数或不纯度），如果不是则寻找最佳分裂，创建子节点并继续处理。节点值通过分裂器计算并存储，若有单调性约束则进行值裁剪。 源码路径：sklearn/tree/_ 阅读全文
posted @ 2026-09-04 08:54
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Sklearn 源码解析（书）v1.0（十七） OvR：把每个类别视作 正例，其他类别视作 负例，得到 n_classes 个二分类问题；随后使用 _binary_roc_auc_score 计算每个二分类 AUC，并根据 average 进行加权（macro、weighted、micro）。 Ov 阅读全文
posted @ 2026-09-04 08:54
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Sklearn 源码解析（书）v1.0（十六） 源码路径：sklearn/metrics/_base.py - _average_multiclass_ovo_score()（第82-135行） def _average_multiclass_ovo_score(binary_metric, y_t 阅读全文
posted @ 2026-09-04 04:09
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