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uniapp uni-file-picker改变长宽且上传多个图片时换行可以滚动

<think>嗯，用户的问题是关于在UniApp中使用uni-file-picker组件调整图片的长......

机器学习整理资料

1、学习方法：

二分类：每个分类器只能把样本分为两类。瓦普尼克 95 年提出来基础的

支持向量机就是个二分类的分类器，这个分类器学习过程就是解一个

基于正负二分类推导而来的一个最优规划问题（对偶问题），要解决多分

类问题就要用决策树把二分类的分类器级联，VC 维的概念就是说的这

事的复杂度。

多分类问题：针对不同的属性训练几个不同的弱分类器，然后将它们集

成为一个强分类器。

层次聚类：创建一个层次等级以分解给定的数据集。此方法分为自上而

下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。

K-中心点聚类：挑选实际对象来代表簇，每个簇使用一个代表对象。它是

围绕中心点划分的一种规则

回归分析：处理变量之间具有相关性的一种统计方法

结构分析：结构分析法是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比

重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构

依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形

式，就是计算结构标。

2、监督学习算法：

决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、KNN、SVM、神经网络、随机森林、

AdaBoost、遗传算法

无监督学习算法：

聚类、关联规则、训练/学习、预测、K-Means、BIRCH、Apriori

3、Nave Bayes 是一种特殊的 Bayes 分类器,特征变量是 X,类别标签是 C,

它的一个假定是: 特征变量 X 的各个维度是类别条件独立随机变量

朴素：特征条件独立

贝叶斯：基于贝叶斯定理

4、CRF（条件随机场算法）模型对于 HMM（隐马尔可夫模型）和 MEMM（最

大熵隐马尔科夫模型）模型的优势: 特征灵活、可容纳较多上下文信息、

全局最优

三者的比较、优点：

（1）CRF 没有 HMM 那样严格的独立性假设条件，因而可以容纳任意的上下

文信息。特征设计灵活（及 ME 一样） ————及 HMM 比较

（2）同时，由于 CRF 计算全局最优输出节点的条件概率，它还克服了最

大熵马尔可夫模型标记偏置（Label-bias）的缺点。 ————及 MEMM 比

较

（3）CRF 是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联

合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。

————及 ME 比较

缺点：训练代价大、复杂度高

5、KNN 算法：

K-NN 算法通过计算新数据及训练数据特征值之间的距离, 然后选取 K

(K>=1) 个距离最近的邻居进行分类或者回归. 如果 K = 1 , 那么新数据

将被分配给其近邻的类

k-NN 最近邻方法在样本较少但典型性好的情况下效果较好.

6、在 HMM 中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列，极大似然估

计方法直接进行参数估计。

EM 算法：只有观测序列，无状态序列时来学习模型参数，即 Baum-Welch

算法

维特比算法：用动态规划解决 HMM 的预测问题，不是参数估计

前向后向：用来算概率

极大似然估计：即观测序列和相应的状态序列都存在时的监督学习算法，

用来估计参数

7、常见的判别模型有：

支持向量机传统的神经网络

线性判别分析线性回归逻辑回归最近邻

CRF Boosting

产生式模型常见的主要有：

高斯朴素贝叶斯混合多项式

混合高斯模型专家的混合物

隐马尔可夫模型马尔可夫的随机场

HMMs Sigmoidal Belief Networks,

Bayesian Networks Markov Random Fields Latent Dirichlet

Allocation

8、已知一组数据的协方差矩阵 P，

1、主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解, 在只取

相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小

2、在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵

3、主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到

4、K-L 变换及 PCA 变换是不同的概念，PCA 的变换矩阵是协方差矩阵，K-L

变换的变换矩阵可以有很多种（二阶矩阵、协方差矩阵、总类内离散度矩

阵等等）。当 K-L 变换矩阵为协方差矩阵时，等同于 PCA。

9、假定某同学使用 Naive Bayesian（NB）分类模型时，不小心将训练数

据的两个维度搞重复了，1、模型效果相比无重复特征的情况下精确度会

降低 2、当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论

来分析问题

10、SVM 是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经

常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）

在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越

差。

在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减

低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。

11、SPSS（统计产品及服务解决方案”软件）中，数据整理的功能主要集

中在（数据、转换）等菜单中

12、数据清理中，处理缺失值的方法有两种：

删除法：

1）删除观察样本

2）删除变量：当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不

大时，可以将整个变量整体删除

3）使用完整原始数据分析：当数据存在较多缺失而其原

始数据完整时，可以使用原始数据替代现有数据进行分析

4）改变权重：当删除缺失数据会改变数据结构时，通过

对完整数据按照不同的权重进行加权，可以降低删除缺失数据带来的偏差

查补法：均值插补、回归插补、抽样填补等

成对删除及改变权重为一类；估算及查补法为一类

13、卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断

中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构

成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

14、规则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化

项(regularizer)或惩罚项(penalty term)。

1、L1 范数和 L0 范数可以实现稀疏，L1 因具有比 L0 更好的优化求解特性

而被广泛应用。L1 正则化偏向于稀疏，它会自动进行特征选择，去掉一些

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