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宋桓公
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2022年6月27日
理解 期望(均值/估计值)和方差
摘要: 前言 开始会给出公式,后面结合正态分布的的期望和方差,来更具体的理解他们。 期望 首先,期望全名“数学期望”,又名均值或估计值,注意和平均值不是一个概念。这个后续再说。 说到期望,就得先说分布列。 X 表示不同种类的事件对应的数值,P表示每钟事件发现的概率 。 什么叫做事件对应的数值,这其实是我们自
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posted @ 2022-06-27 12:03 宋桓公
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2022年6月25日
pytorch DataLoader实现miniBatch(未完成)
摘要: 书接上回《pytorch 搭建神经网络最简版》上次并未用到miniBatch,一次性将全部的数据输入进行训练。 这次通过DataLoader实现miniBatch import torch import numpy as np from torch.utils.data import Dataset
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posted @ 2022-06-25 14:42 宋桓公
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2022年6月24日
pytorch 搭建神经网络最简版
摘要: 数据集为,糖尿病患者各项指标以及是否换糖尿病。 diabetes.csv 训练集 diabetes_test.csv 测试集 import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import matplotlib.pyplo
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posted @ 2022-06-24 19:56 宋桓公
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深度学习,从一维特性输入到多维特征输入引发的思考
摘要: 从一维特性输入到多维特征 单看一维的时候,还没有什么感觉。 但是当看到这张图的时候,我的第一个反应是,原来激活函数是这么个意思啊! (但是这里还有一点需要注意:这里仅仅是输入的维度增加了,输出还是0和1,所以这还是一个二分类的问题,只是输入特征变成了多维,到了多分类就该引入softmax了) 一开始
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posted @ 2022-06-24 08:22 宋桓公
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2022年6月22日
最大似然估计,散度,交叉熵
摘要: 如果这个信息,可以将之前非常不确定的事情,确定了,说明这个信息的信息量很大! 这张图是解释,数学家如何定义信息量的过程: 也就是说,阿根廷夺冠的信息量 = 阿根廷进决赛的信息量+阿根廷赢了决赛的信息量,但是x本身是概率,所以这里的1/8 是 x1*x2 的结果。及: 这种特性是log特有的。 然后底
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posted @ 2022-06-22 20:28 宋桓公
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