## 机器学习-第四章 朴素贝叶斯 黄海广 副教授 2022年02月 ## 本章目录 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 ### 1. 贝叶斯方法 ## 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 ### 1. 贝叶斯方法-背景知识 贝叶斯分类: 贝叶斯分类是一类分类算法的总称， 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 先验概率：根据以往经验和分析得到的概率。我们用 $ P(Y) $ 来代表在没有训练数据前假设Y拥有的初始概率。 后验概率：根据已经发生的事件来分析得到的概率。以 $ P(Y|X) $ 代表假设X成立的情下观察到Y数据的概率，因为它反映了在看到训练数据X后Y成立的置信度。 ### 1. 贝叶斯方法-背景知识 联合概率：联合概率是指在多元的概率 率。 ### 1. 贝叶斯方法 ## 贝叶斯公式  $$ P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)} $$ 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布

 # 事件 ONCALL 中心建设方法 一站式处理值班 OnCall，智能降噪  68a86ba08b082c21337120/p2_1.jpg) 对于告警事件的后续处理，有哪些问题和需求以及何为最佳实践？我们从思路方法和工具实践两个方面分别进行探讨，下面先行探讨思路方法，看看要解决这些问题和需求，我们有哪些可能的解法。 ## 思路方法篇 告警事件的后续处理：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升级、协同闭环处理等等。看起来需求很多，最核心的痛点有两个： 能加人了，或者明确说明在架构调整好之前，不负责 SLA，反推业务改造。 上面介绍的两个告警规则优化原则，是最重要的两个原则。照做的话，可以搞定大部分无效告警。 除了原则方面，另一个应对过多告警的方法就是靠产品工具了，比如告警事件在哪些时间段发送、如何过滤、如何屏蔽、如何抑制等等，通常，监控系统和统一的 OnCall 中心（PagerDuty FlashDuty 这种产品）在这些功能上会有一定的

，确定这个位置处是否有人脸，即针对图像中某个区域进行人脸-非人脸二分类的判别。 早期有代表性的成果是Rowley等人提出的方法 $ ^{[1]} $ 。他们用神经网络进行人脸检测，用20x20的人脸和非人脸图像训练了一个多层感知器模型。论文 $ ^{[1]} $ 中的方法用于解决近似正面的人脸检测问题，原理如下图所示： ![Image](/uploads/documents/0/b/d/4/0 1998, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. ## 基于模板匹配的人脸检测算法 Rowley等人提出的方法 $ ^{[2]} $ 解决了多角度人脸检测问题，整个系统由两个神经网络构成，第一个网络用于估计人脸的角度，第二个用于判断是否为人脸。角度估计器输出一个旋转角度，然后用整个角度对检测窗进行旋转，然后 在2001年，Viola和Jones设计了一种人脸检测框架（VJ框架） $ ^{[3]} $ 。它使用简单的 Haar-like 特征和级联的 AdaBoost 分类器构造检测器，检测速度较之前的方法有2个数量级的提高，并且保持了很好的精度。 在深度学习出现以前工业界的方案都是基于VJ算法。但VJ算法仍存在一些问题： 1. Haar-like特征是一种相对简单的特征，其稳定性较低； 2.

### 16. 参数的使用与编程方法 主讲人：古月 ## 参数模型  参数模型（全局字典） ## • 创建功能包 $ cd ~/catkin_ws/src $ catkin_create_pkg learning_parameter $ roparam delete param_key int main(int argc, char **argv) { int red, green, blue; } ## • 编程方法（C++） ## /** ## $ ^{*} $ 该例程设置/读取海龟例程中的参数 */ #include #include #include Color[255, 255, 255] INFO] [1562816961.110197845]: Re-get Background Color[255, 255, 255] ## - 编程方法（Python） #!/usr/bin/env python # * coding: utf-8 * ## # 该例程设置/读取海龟例程中的参数 import sys import rospy

### 19. launch启动文件的使用方法 主讲人：古月 ## Launch文件

0 码力 | 8 页 | 1.03 MB | 2 年前

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## 基于Kubernetes构建容器云平台的实践 UCloud优刻得实验室负责人 叶理灯 ## KUN UCloud内部容器平台，提供弹性、分布式的应用托管服务平台，帮助开发者一站式轻松开发并部署应用程序。KUN底层基于 Kubernetes，提供高可用，在线升级，自动扩缩，负载均衡，日志查看，资源监控，等多种功能。 运维管理 监控 日志 统一代码管理 权限 分析 集群管理 Node上都采用underlay模式的cni插件，保证node/pod/公有云上其他资源都可以互通，需要规划好网段保证互不冲突。 • 公有云underlay模式cni插件已经实现 - 托管区underlay模式cni插件可有以下几种方法实现： A. 基于自定义路由 B. 基于二层bridge ## 共有云 ![Image](/uploads/documents/e/6/0/8/e608035a34b3b8ec58c98d3816c25239/p26_1

word2vec, doc2vec, GloVe, etc. Dense Embeddings Hidden Layers Output Units ## 03 深度学习用于各类型文本应用的实践方法 ## 文本挖掘各种类型应用的处理框架 文本分类 文本数据 预处理  难点：结构复杂 ## 知识图谱关系抽取：基于深度学习 基于参数共享的方法 对于输入句子通过共用的 word embedding 层，然后接双向的