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风生水起
善战者,求之于势,不责于人,故能择人而任势。
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2022年6月22日
Pandas数据类型之category的用法zz
摘要: Pandas中有一种特殊的数据类型叫做category.它表示的是一个类别,一般用在统计分类中,比如性别,血型,分类,级别等等.有点像java中的enum,今天给大家详细讲解一下category的用法,需要的朋友可以参考下 创建category 使用Series创建 在创建Series的同时添加dt
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posted @ 2022-06-22 11:33 风生水起
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2022年6月21日
多任务学习-Multitask Learning概述zz
摘要: 1、单任务学习VS多任务学习 单任务学习:一次只学习一个任务(task),大部分的机器学习任务都属于单任务学习。 多任务学习:把多个相关(related)的任务放在一起学习,同时学习多个任务。 多任务学习(multitask learning)产生的原因? 获取最新消息链接:获取最新消息快速通道 -
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posted @ 2022-06-21 20:08 风生水起
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Python 对数组元素操作的三种方法
摘要: 1. 遍历 def square(x) : # 计算平方数 return x ** 2 a = [1,2,3,4,5] for i in range(len(a)): a[i] = square(a[i]) 2. 推导式 def square(x) : # 计算平方数 return x ** 2 a
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posted @ 2022-06-21 17:02 风生水起
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2022年6月20日
深度学习四种不同归一化方式对比zz
摘要: 深度学习中数据的维度⼀般是【N, H, W, C】格式,其中 N 是batch size,H、W是特征图的⾼和宽,C是特征图的通道数。如下图所⽰,是 BN、LN、IN 与 GN 作⽤⽅式的对⽐图。 下⾯分别来解释这四种不同的归⼀化⽅式: 批归⼀化BN:对批次⽅向(N)做归⼀化 层归⼀化LN:在通道⽅
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posted @ 2022-06-20 19:29 风生水起
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2022年6月17日
ARIMA模型的理论与实践
摘要: Arima模型见这篇文章 https://blog.csdn.net/zhongzhi_huyang/article/details/123265759 相关知识: 使用python实现时间序列白噪声检验方式 白噪声检验也称为纯随机性检验, 当数据是纯随机数据时,再对数据进行分析就没有任何意义了,
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posted @ 2022-06-17 22:19 风生水起
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2022年6月15日
NumPy矩阵的旋转
摘要: NumPy矩阵的旋转在⽤Python的数字图像处理、CNN或者深度学习⾥,对图像的处理:形变(缩放)处理常将图像数据读取到NumPy的array数据⾥,然后对图像数据进⾏形变处理。NumPy提供了很多的对array数组的操作:tile、rot90等。本章除了了解rot90的基本使⽤外,⾃⼰也想写点程
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posted @ 2022-06-15 18:54 风生水起
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一文详解Softmax函数zz
摘要: 前言 提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难,最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间,其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。 sigmoid激活函数 例如使用逻辑回归算法预
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posted @ 2022-06-15 09:34 风生水起
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2022年6月14日
10个梯度下降优化算法+备忘单
摘要: 原标题 | 10 Gradient Descent Optimisation Algorithms + Cheat Sheet 作者 | Raimi Karim in Towards Data Science 译者 | 斯蒂芬•二狗子(沈阳化工大学)、intelLigenJ(算法工程师)、星期五、莱
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posted @ 2022-06-14 17:53 风生水起
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paddle中的LoDTensor
摘要: 简介 LoDTensor是一个具有LoD(Level of Details)信息的张量(Tensor),可用于表示变长序列。 LoDTensor可以通过 np.array(lod_tensor) 方法转换为numpy.ndarray。 下面以两个例子说明如何用LoDTensor表示变长序列。 示例
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posted @ 2022-06-14 11:18 风生水起
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KL散度(距离)和JS散度(距离)zz
摘要: 两者都可以用来衡量两个概率分布之间的差异性。JS散度是KL散度的一种变体形式。 KL散度:也称相对熵、KL距离。对于两个概率分布P和Q之间的差异性(也可以简单理解成相似性),二者越相似,KL散度越小。 KL散度的性质:●非负性。即KL散度大于等于零。 ●非对称性。即运算时交换P和Q的位置,得到的结果
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posted @ 2022-06-14 09:59 风生水起
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