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NLLloss 与CrossEntry

机器学习降维算法三 LLE Locally Linear Embedding 局部线性嵌入 https www cnblogs com xbinworld archive 2012 07 09 LLE html https segmentf

其实就是衡量 含金量 的一种方法 标准计分其实就是 距离 标准差 貌似和离差很像 离差就是 距离 标准差 10 50 对于分数来说 如果与平均分的距离越大 含金量就越高呢 在组数据中 可以求分均值 中位数以及标准差了 以考试成绩为例 现在

初始化权值

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巧用excel公式提取网址中的域名 超级好用 经常会整理很多网址 需要按照他们的域名归类 下面是公式 在a1列是我们要整理的网址 b列我们输入公式 MID A1 SEARCH A1 SEARCH A1 1 1 SEARCH A1 SEARC

int 是32 long 是64 numpy改变 pytorch改变 np th list 互换

list只能加 a b set 只能减 a b parser 传参数 test py import argparse parser argparse ArgumentParser description Training GNN on Pa

2个事件同时发生的概率 P a b P a b P b 其中 P a b 表示 a和b事件同时发生的概率 P a b 是一个条件概率 表示在b事件发生的条件下 a发生的概率 3个事件的概率链式调用 P a b c P a b c P b c

众所周知PCA是有效的降维方法 当你的特征非常多维度非常大的时候 为了使机器学习的算法在计算或是训练的时候有更高的效率 通常会进行降维处理 将一个具有m个数据n维的数据降为k维的数据 方法如下 算出一个sigma矩阵 x i 为n 1的矩阵

以上讲了一种称为服从正态分布的概率密度函数 今天 讲一讲服从 卡方分布 的概率密度函数 首先给出该函数的定义 自由度 是公式中一个重要参数 自由度不同 图形的形状也完全不同 众所周知 直线方程中的参数k是斜率 它控制着直线的倾斜角度 它不同

Hadoop简介 适合大数据的分布式存储与计算平台 运行在Hadoop之上的大型服务器集群 数据情况 摘取部分 字段描述 时间戳 手机号码 AP mac AP mac 访问的网址 网址种类 上行数据包 下行数据包 流量 访问状态 手机上网流

之前有个查询es分组求和的需求 类似关系型数据库 select a b sum c from table group by a b 当时用DSL查询语句实现 这边记录下 GET my index my type search from 0

为研究东 中 西部各省市规模以上的企业发展状况 我们收集了各城市企业的主要经济指标 包括 总资产贡献率 资产负债率 流动资产周转次数 工业成本费用利润率 产品销售率 我们用变量 类别 定义了各类城市 其中1为东部城市 2为中部城市 3为西部

为什么 为什么 神经网络中也用到这样的方法 神经网络 注意正态分布化与归一化的不同 怎么做怎样做

StatSVN介绍 StatSVN是一个Java写的开源代码统计程序 从statCVS移植而来 能够从Subversion版本库中取得信息 然后生成描述项目开发的各种表格和图表 比如 代码行数的时间线 针对每个开发者的代码行数 开发者的活跃

导论 研究时间序列主要目的 进行预测 根据已有的时间序列数据预测未来的变化 时间序列预测关键 确定已有的时间序列的变化模式 并假定这种模式会延续到未来 时间序列预测法的基本特点 假设事物发展趋势会延伸到未来 预测所依据的数据具有不规则性 不

见

一 如果A和B相关 有至少五种可能性 1 A导致B 2 B导致A 3 C导致A和B 4 A和B互为因果 5 小样本引起的巧合 二 相关是线性关性 非线性的因果关系对应的相关性可能会减弱或消失 统计上A和B具有线性 或者非线性 关系 通常代表

状态空间搜索 如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程 通俗点说 两点之间求一线路 这两点是求解的开始和问题的结果 而这一线路不一定是直线 可以是曲折的 由于求解问题的过程中分枝有很多 主要是求解过程