09 2020 档案

摘要:GRU 阅读全文
posted @ 2020-09-27 17:47 木叶流云 阅读(369) 评论(0) 推荐(0)
摘要:LSTM文本生成 阅读全文
posted @ 2020-09-27 14:16 木叶流云 阅读(1606) 评论(0) 推荐(0)
摘要:LSTM文本生成 阅读全文
posted @ 2020-09-24 18:03 木叶流云 阅读(2005) 评论(0) 推荐(0)
摘要:LSTM 阅读全文
posted @ 2020-09-22 18:38 木叶流云 阅读(792) 评论(0) 推荐(0)
摘要:RNN 阅读全文
posted @ 2020-09-22 15:10 木叶流云 阅读(539) 评论(0) 推荐(0)
摘要:KDTree 阅读全文
posted @ 2020-09-14 15:25 木叶流云 阅读(483) 评论(0) 推荐(0)
摘要:一、统计学习三要素 1.模型:要学习的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。例如:假设决策函数是输入变量的线性函数,那么模型的假设空间就是所有这些线性函数构成的函数集合,此时为无穷个。 这也就是为什么说:条件概率分布$P(y|x)$和函数$y=f(x)$可以相互 阅读全文
posted @ 2020-09-11 17:18 木叶流云 阅读(623) 评论(0) 推荐(0)
摘要:pyspark错误记录 阅读全文
posted @ 2020-09-11 11:47 木叶流云 阅读(825) 评论(1) 推荐(0)
摘要:字符串的处理 阅读全文
posted @ 2020-09-08 10:55 木叶流云 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)