#什么是数学

随机变量数学期望的一个实例

以下是网上看到的一个例子:按规定,某车站每天8:00~9:00,9:00~10:00都恰有一辆客车到站,但到站时刻是随机的,且两者到站的时间相互独立。其规律为:到站时刻           8:10 ...

Hyperion Essbase BusinessRule 函数学习--2

ReturnstheaverageofallvaluesinexpList.【返回表达式列表的平均值】Syntax @AVG(SKIPNONE|SKIPMISSING|SKIPZERO|SKIPBOTH,expList)ParameterDescriptionSKIPNONE【从不忽略】Includesall...

11.C++和C的区别,什么是面向对象

c++封装更好,调用接口,c调用子函数1、首先C和C++在基础语句上没有太大区别,c++在c基础上改进,兼容大部分c的语法结构。c++面向对象,c面向过程。2、新增new和delete的语法,引用3、重载和虚函数4、类,对象和继承   ...

过拟合是什么?如何解决过拟合?l1、l2怎么解决过拟合

1.过拟合是什么? https://www.zhihu.com/question/264909622   那个英文回答就是说h1、h2属于同一个集合,实际情况是h2比h1错误率低,你用h1来训练,用h2来测试,但h1的准确率比h2却高  个人理解:网络过分学习了训练集的...

一篇博客:分类模型的 Loss 为什么使用 cross entropy 而不是 classification error 或 squared error

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26268559分类问题的目标变量是离散的,而回归是连续的数值。分类问题,都用onehot+crossentropytraining过程中,分类问题用crossentropy,回归问题用meansquarederror。training之后,validation...

为什么引入非线性激励函数

如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x)=x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了。正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深层神经网络就有意义了(...

映射是什么?函数是什么?映射与函数的关系?

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/106667070进入大学,知道要学的课程中有门叫高等数学的,心里就吐槽到:为什么要叫高等数学,难道它要比别的数学高级点迈?现在想起当时的想法,就一脸无法言喻的笑。但也没错,高等数学是要比我们中学时期学的数学内容要“高级”点。在中学时期,我们接触的数学...

X86生态圈为什么在物联网玩不转?什么是Intel® FSP ?它能解决什么问题?

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/w3viXDioDlhSMaUvuEt-TQ我在上篇文章中描述了BIOS在X86生态圈中的作用:UEFI引导与传统BIOS引导在原理上有什么区别?x86生态圈,在PC以及服务器领域多年发挥的积极作用。然而在物联网,X86的推广却遇到了阻力,诚然这和X86价...

LaTeX数学符号

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代码星球 ·2020-10-12

网络深度对深度学习模型性能有什么影响?

原文地址:https://www.jianshu.com/p/72481d794a6b大家好,这是专栏《AI不惑境》的第二篇文章,讲述模型深度与模型性能的关系。进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程,那么到这个阶段,应该跃过了模仿和追随的阶段,进...

CNN入门讲解-为什么要有最后一层全连接?

原文地址:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590121601889191549&wfr=spider&for=pc今天要说的是CNN最后一层了,CNN入门就要讲完啦。。。。。先来一段官方的语言介绍全连接层(FullyConnectedLayer)全连接层常简称为FC,...

驱动与固件的区别是什么?

解答来自知乎:https://www.zhihu.com/question/22175660==================================================================================================================...

神经网络中的偏置项b到底是什么?

原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/81074408前言    很多人不明白为什么要在神经网络、逻辑回归中要在样本X的最前面加一个1,使得X=[x1,x2,…,xn]变成X=[1,x1,x...

机器学习有很多关于核函数的说法,核函数的定 义和作用是什么?

原文地址:http://www.360doc.com/content/16/0601/05/33848074_564071015.shtml(360图书馆你不是不让复制么,劳资就是复制下来了!你个恶心家伙!)机器学习,具体以RBF网络里面的核函数为例,有童鞋说是通过径向基核函数可以把原始数据投影到更高维的空间里去(从而...
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