摘要：
一、分类算法核心概念 分类是监督学习任务，目标是将数据分配到预定义的类别中。关键步骤包括： 特征工程：提取/选择区分性强的特征 模型训练：学习特征与类别的映射关系 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵 二、常用分类算法解析 1. K近邻（KNN） 原理：基于距离度量，将样本分配给其k 阅读全文
posted @ 2025-07-15 17:44
屈臣
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摘要：
灰色预测模型（Grey Prediction Model）是一种处理少量、不完全信息的预测方法，尤其适用于数据量少（≥4个）且趋势不明显的场景。 核心模型：GM(1,1) 通过累加生成序列挖掘数据内在规律 核心模型原理 变量右上方的（0）和（1）是用来表示不同数据的不同生成阶次 创建一个文件名为gm 阅读全文
posted @ 2025-07-15 17:18
屈臣
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摘要：
文件与目录管理 1.cd 切换目录 cd xx 进入文件夹xx（可以写绝对路径） cd ..返回上一级目录 cd ~ 返回用户主目录 cd / 切换到文件系统的根目录 2.ls 列出目录内容 -l :以长格式显示文件和目录的详细信息，包括权限、所有者、大小、修改时间等 ls -l -a:显示所有文件 阅读全文
posted @ 2025-07-15 11:38
屈臣
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