https://blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/details/80934278 Logistic回归的极大似然估计求解参数的推导: https://blog.csdn.net/LegenDavid/article/details/79221063 推导到最后要计算的方程(对各个参数求偏导,使其等于0,这样联合概率取得最大值--极大似然),和 Logistic回归采用-log损失函数(对各个参数求偏导,使其等于0,这样损失函数取得最小值--预测最为准确) 这两个地方

1946年2.14日,那是一个浪漫的情人节 , 世界上第一台电子数字计算机在美国宾夕法尼亚大学诞生了,她的名字叫ENIAC.这台计算机占地170平米.重达 30 吨,每秒可以进行 5000 次加法运算. 第一台电子计算机诞生以后,就意味着一个日新月异的 IT 时代到来了.单台计算机的性能不断得到提升,从最早的 8 位 CPU 到现在的 64 位 CPU;从早期的 MB 级内存到现在的 GB 级别内存;从慢速的机械存储到现在的固态 SSD 硬盘存储. 大型主机凭借着大型机超强的计算和 I/O 处理

损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(θ)θ∗=arg⁡minθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(θ) 其中,前面的均值函数表示的是

深度前馈网络(前馈神经网络,多层感知机) 神经网络基本概念 前馈神经网络在模型输出和模型本身之间没有反馈连接;前馈神经网络包含反馈连接时,称为循环神经网络. 前馈神经网络用有向无环图表示. 设三个函数组成的链:\(f_3(f_2(f_1))\),$f_1$为网络第一层,叫输入层.$f_2$为第二层,依次类推,中间层叫做隐藏层.最后一层为输出层.链的全长称为模型的深度. 每个隐藏层都有张量值,这些隐藏层的维数为模型的宽度. 概念 解释 输入层 网络的第一层 隐藏层 网络的中间N层 输出层 网络的最

论文标题:Fast R-CNN 论文作者:Ross Girshick 论文地址:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf Fast RCNN 的GitHub地址:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 参考的Fast

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.本文将会从最常见的机器学习开始介绍相关的知识应用与开发流程. 目录 一.浅谈机器学习 二.基本概念 三.常用方法介绍 四.线性模型 五.

12.(2022.5.4)ACL-SimKGC:基于PLM的简单对比KGC 12.(2022.5.4)ACL-SimKGC:基于PLM的简单对比KGC 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识图补全(KGC) 2.2 预训练语言模型(PLM) 2.3 对比学习 3.模型方法 3.1 符号 3.2 模型结构 3.3 负采样 3.3.1 批内负采样(IB) 3.3.2 批前负采样(PB) 3.3.3 自我负采样(SN) 3.3.4 负采样处理 3.4 基于图的重排序 3.5 训练和推断 摘要 知识

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原创 2016-12-26 MrPeak MrPeak杂货铺 耦合是每个程序员都必须面对的话题,也是容易被忽视的存在,怎么处理耦合关系到我们最后的代码质量.今天Peak君和大家聊聊耦合这个基本功话题,一起捋一捋iOS代码中处理耦合的种种方式及差异. 简化场景 耦合的话题可大可小,但原理都是相通的.为了方便讨论,我们先将场景进行抽象和简化,只讨论两个类之间的耦合. 假设我们有个类Person,需要喝水,根据职责划分,我们需要另一个类Cup来完成喝水的动作,代码如下: //Person.h @int

本人目前还不是游戏行业的圈内人士,并不懂得,游戏行业的生态圈,也不懂得,所谓的什么“中国市场环境”.所以不敢发表关于这方面的见解,不过我在这里想要插一句话,就是我认为啊,行业内,人与人之间还是有分层次的,什么层次的人,看到什么层次的东西,不同层次的人对“市场”的理解肯定不一样,我觉得吧,不要一概而论. 我不是一个职业的GameDesigner,但是我是一个GamePlayer,至于专不专业,就呵呵了.哈哈哈.从FC/小霸王,一直到现在的PS4/XBOX/WiiU,玩过的游戏也算是各式各样都走过一

Windows下安装MongoDB,虽然网上有很多攻略,但是还是有很多坑,为了以后少犯错误,特此记录. 1.下载安装包 https://fastdl.mongodb.org/win32/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.2.1-signed.msi?_ga=1.22066811.1599532380.1422017396 上面这个地址要比直接从官网上下载要快.请注意,这里下载的是windows 64位3.2.1版的MongoDB 2.执行安装 直接点击安装包

1. Python中的异常栈跟踪 Python,在2.x中,异常对象可以是任何对象,异常对象和异常栈是分开的.python中用于处理异常栈的模块是traceback模块,它提供了print_exception.format_exception等输出异常栈等常用的工具函数. def func(a, b): return a / b if __name__ == '__main__': import sys import traceback try: func(1, 0) except Except

什么是数据库的规格化呢,说白了就是为了去除数据库冗余.为了数据库更加容易管理而将大表按照逻辑划分为小表的过程. 什么是数据库的去规格化呢,就是规格化的反面.那么你可能就会问,既然上面说了数据库的规格化,是有好处的,为啥要去规格化呢?这是因为数据库的规格化,导致了一个结果,就是用户在查找数据的时候,可能需要关联多次表,才能将数据查询完整,这就降低了数据的查询速度,性能不是很好,所以有时候,为了性能,我们可以在数据库的规格化上做一些让步.

前言 WPF的一大基础就是Data Binding.在基于MVVM架构的基础上,只有通过实现INotifyPropertyChanged接口的ViewModel才能够用于Data Binding. 要实现INotifyPropertyChanged接口,只需要实现一个事件,event PropertyChangedEventHandler PropertyChange. 作为一个刚接触WPF没多久的人来说,我最不可理解的就是data binding的时候到底谁自动帮我完成了订阅PropertyC

与非门的图片如下 示意图 详细解释: 1 定义变量的代码,包括了输入.权值.输出等.其中激活函数采用的是sigmod函数 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'Administrator' import theano import theano.tensor as T import random import numpy as np from itertools import izip #定义网络结构 #定义输入 x=T.vector() #定义权值W1 w

转载:http://www.apkbus.com/forum.php?mod=viewthread&tid=255061&extra=page%3D2%26filter%3Dauthor%26orderby%3Ddateline&_dsign=e9bcad31   Android 开发因为涉及到代码编辑.UI 布局.打包等工序,最好使用一款 IDE.Google 最早提供了基于 Eclipse 的 ADT 作为开发工具,后于2013年 Google I/O 大会发布基于 Intel

1.往往假设特征之间独立同分布,那么似然函数往往是连城形式,直接求骗到不好搞,根据log可以把连乘变为连加. 2.另外概率值是小数,多个小数相乘容易赵成浮点数下溢,去log变为连加可以避免这个问题. 若果原始似然函数中没有连加和,那么去对术后没有log(a+b)的形式,此时可以用GD,否则用EM,村塾个人理解. 以GMM来理解,包含log(a+b)往往是因为包含了因变量,GMM中隐变量就是每条记录属于的类别,如果知道了类别,那么权重为每类中的个数除以总的个数,均值为类中数据的加权平均,方差为数据

在最开始,我并不知道grunt可以构建CMD模块.(以下spm指代spm build) 当时正困惑于如何用spm方便的构建业务模块,后来看到@twinstony (感谢@twinstony的分享)使用grunt-cmd-xxx插件构建了CMD模块,跟着demo自己做了测试,的确可以构建,但是有一个问题: grunt 方式不能把依赖的外部css(比如非项目中的jquery插件css)打包进来,而spm可以. 其原因是,spm会根据别名配置依次(./sea-mpdules -> ~/.spm/cac

好吧,昨晚上研究了switch()的底层实现原理--发现它并不是一般C语言教科书上那样所言,当然,这对于本身就非常熟悉汇编的同学来说,是小菜一碟.世界上,很多事情是巧合与必然的结合体,没有无缘无故的爱,也没有无缘无故的恨---我为啥会被一个switch给挡出去路?这个switch在contiki中又有何重要作用?且不回答这个问题,先来看看如何使用昨天晚上展开的PROCESS_YIELD()宏. 说明:这里就只是贴打印信息,分析打印信息了,不再贴分析过程中的代码了. 一,修改自己的hello-wo

来自:http://www.cnblogs.com/youxilua/archive/2012/05/08/2489414.html 导言 设配android的屏幕一定是一个噩梦,就好比那些搞网页设计的为了折腾各种浏览器,废寝忘食的去设配,其实,这样想想,设配android屏幕还真和那些网页设计去设配浏览器没啥区别…最近,在写一套通过在view上绑定tag命令的小框架,特定的再回到API文档中,找找那些沉睡在api文档中好用的方法! 1.没有一劳永逸的方案! 有经常关注android官方文档的,

这段时间大大小小面试确实不少,相对之前那篇被虐到体无完肤这几次确实相对来说有很大进步这里总结一下: 1.发现自己,站在个人角度我还是挺赞成出去面试的,不管你对现在的公司是否满意,当你觉得在这里已经有一片小天地了就要走出去看看外面的世界了,至少我是这样,然而现实一点都不客气,毫不犹豫的把自己那点沾沾自喜的自信 虐到体无完肤,之前那次只是一个小小挫折. 2.面对未来,看你的未来发展规划,产品经理? or 技术大牛?  针对每个程序员似乎以后的路只有这么两条 期初大家都想成为那种技术精英 架构师,至少