Matlab混凝土二维模型代码如何讨论生成的分类方法 2020年12月23日 我感谢您的评论。 给我发电子邮件！ 雇用我！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 因此，今天我们将介绍一种简单而强大的方法来构建分类器。 这称为生成方法，它基于概率分布。 因此，生成方法的主要思想是使每个类分别具有概率分布。 好的？ 因此，例如，在这里我们有大约15-20点的训练集，而我们要做的是首先只看一个标签，所以这里有两个标签，正负。 因此，我们从仅看优点开始，然后为它们拟合模型。 然后，我们仅查看缺点，并针对这些缺点拟合模型。 所以也许我们得到这样的东西。 因此，在左侧，我们有一个椭圆形分布，适合于正弦，然后有另一个椭圆形分布，适合于负号。 这是一个完整的学习过程。 现在，当出现一个新的点（例如，类似这样的点）并且我们要对其进行分类时，我们只是问自己：这个新点是更可能来自红色分布还是蓝色分布？ 在这两个分布中的哪个分布下，它具有较高的概率？ 就是这样。 好的，这是生成方法的高级概述。 因此，让我们更具体一点，并详细说明一些细节。 好的，这是一张包含三个类别或三个标签的图片。 我们称它们为一，二和三。 因此，标签空间y只是集合1、2和

《Multicore and GPU Programming》这本书是一本非常好的并行计算学习资源。以下是我对这本书的简要评价： 优点： 1. 全面性强：书中涵盖了多核和GPU计算的基础概念、编程模型、算法实现以及性能优化等方面，使读者可以全面了解并行计算的基础知识和实践技巧。 2. 实用性强：书中讲解的并行计算技术都是实际开发中常用的，通过实例代码的演示，可以帮助读者快速掌握如何在项目中应用这些技术。 3. 现代化：书中使用了现代C++和CUDA的特性，如Lambda表达式、CUDA C++ kernel函数等，使得代码更加简洁、易读、安全。 4. 丰富的代码示例：书中提供了丰富的代码示例，涵盖了多种并行计算技术的实现，包括OpenMP、CUDA、Intel TBB等，帮助读者更好地理解每个技术的实现过程。 5. 深入浅出：书中讲解的内容深入浅出，准确把握读者的学习需求和水平，使得读者可以快速掌握并行计算的基础知识和实践技巧。

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学校需要购买这本教材，可是实在太贵了，100多刀呢，我就自己照下来做成电子书了，压缩完还是有点大，80M，分4卷上传，这是第1卷 下载完将文件的“+”替换为空格