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视频PPT内容提取报告 总帧数: 201 唯一帧数: 33 音频段数: 1 转录段数: 121 音频转录摘要 [0.0s - 7.0s]: Good morning. My...

在深度学习中，确实存在一种强大的思考范式：“现象观察 -> 假说提出 -> 数学建模/形式化 -> 理论分析/证明 -> 算法设计 -> 实验验证”。这是一种非常科学且严谨...

支持向量机(SVM)导论 支持向量机是一种监督学习模型，特别适用于分类任务。与受所有数据点影响的逻辑回归不同，SVM专注于寻找训练数据中分隔两类样本的"最优"超平面——即与...

朴素贝叶斯导论 本节介绍朴素贝叶斯算法——一种广泛应用于分类任务的算法，其中垃圾邮件过滤是典型应用场景。其核心思想是通过构建概率模型，根据邮件包含的词汇将其分类为"垃圾邮件...

从模型定义出发推导似然函数和 MLE 确实是机器学习中的一个难点，尤其是涉及到具体模型变体时。多项式事件模型是朴素贝叶斯处理文本分类的核心模型之一。让我们一步步拆解这个过程...

以下是多项式朴素贝叶斯模型参数最大似然估计(MLE)的完整推导过程： 1. 似然函数定义 首先明确参数与数据结构： 数据集：包含 $m$ 个文档的集合 ${ (x^{(1)...

以下是您指定章节的详细课程笔记，包含完整的公式推导过程： 朴素贝叶斯变体：多项式事件模型 不同于仅考虑词汇是否出现的多元伯努利事件模型，多项式事件模型将词汇频率纳入考量。该...

如果你想要实时查看后台运行的Python脚本的日志输出，你可以使用 tail 命令来实现这一功能。tail 命令可以用来查看文件的最后几行内容，并且能够实时更新，这对于监控...

聊天模型 聊天模型是语言模型的一种变体。虽然聊天模型在底层使用语言模型，但它们所暴露的接口略有不同。它们不像“输入文本，输出文本”的API那样，而是提供了一个以“聊天消息”...

自定义LLM 本笔记本介绍如何创建自定义LLM包装器，以便您可以使用自己的LLM或不同于LangChain支持的包装器。 一个自定义LLM需要实现唯一必需的事情： 一个_c...

异步 API LangChain通过利用asyncio库为LLMs提供异步支持。 异步支持对于同时调用多个LLM特别有用，因为这些调用是网络绑定的。目前，我们支持OpenA...

LangChain大型语言模型（LLM） 大型语言模型（LLMs）是LangChain的核心组件。LangChain本身不提供LLMs，而是提供了与多个不同LLMs进行交互...

语言模型 LangChain为两种类型的模型提供接口和集成： LLMs：将文本字符串作为输入并返回文本字符串的模型 聊天模型：由语言模型支持，但以聊天消息列表作为输入并返回...

按相似度选择 该对象根据与输入的相似性选择示例。它通过找到嵌入具有最大余弦相似度的示例来实现此目的。...