0. Motivation Decision Tree Classifier, repetitively divides the working area(plot) int...
發(fā)簡信
IP屬地：上海
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標(biāo)準(zhǔn)庫：線程與并發(fā)
7.1 std::thread std::thread用于創(chuàng)建一個(gè)執(zhí)行的線程實(shí)例，所以它是一切并發(fā)編程的基礎(chǔ)，使用時(shí)需要包含 頭文件 7.2 std::mutex, std:...
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標(biāo)準(zhǔn)庫：指針
5.1 RAII 與引用計(jì)數(shù) 智能指針包括std::shared_ptr/std::unique_ptr/std::weak_ptr，使用它們需要包含頭文件 <memory>...
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標(biāo)準(zhǔn)庫：容器
4.1 std::array 和 std::forward_list std::array會在編譯時(shí)創(chuàng)建一個(gè)固定大小的數(shù)組，std::array不能夠被隱式的轉(zhuǎn)換成指針 st...
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語言可用性的強(qiáng)化
2.1 常量 nullptr關(guān)鍵字，專門用來區(qū)分空指針、0。而nullptr的類型為nullptr_t，能夠隱式的轉(zhuǎn)換為任何指針或成員指針的類型，也能和他們進(jìn)行相等或者不等的...
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第六章 邏輯斯諦回歸與最大熵模型6.1 邏輯斯諦回歸模型 6.1.1 邏輯斯諦分布(logistic distribution) 設(shè)X是連續(xù)隨機(jī)變量，X服從邏輯斯蒂分布是指X具有以下分布函數(shù)和密度函數(shù)： 分...
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第四章 樸素貝葉斯法1.樸素貝葉斯法是典型的生成學(xué)習(xí)方法。由訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)聯(lián)合概率分布P(X,Y)，然后求得后驗(yàn)概率分布P(Y|X)。利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)P(X|Y)和P(Y)的估計(jì)，得到聯(lián)合概率分...
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優(yōu)化：AdamOptimizerArgs: learning_rate: A Tensor or a floating point value. The learning rate.控制了權(quán)重的更新比...
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tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
功能：Computes softmax cross entropy between `logits` and `labels` `logits` and `labels` m...
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tf.nn.softmax
def softmax(logits, axis=None, name=None, dim=None): This function performs the equival...
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tf.reduce_max
功能：根據(jù)tensor的維度計(jì)算最大值。 input_tensor: The tensor to reduce. axis: The dimensions to reduce...
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tf.layers.conv1d功能：生成卷積核，對輸入層進(jìn)行卷積，產(chǎn)生輸出的tensor。 inputs:輸入一個(gè)tensor。 filters:integer：輸出空間的維度。 kernel_size:...
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FastText源碼IImain.cc main(）:1.train(), 2.test(),3. quantize(), 4.printWordVectors(), 5.printSentence...
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Python 替換文件中的字符串
# -*- coding: utf-8 -*-import osdef alter(file,old_str,new_str,new_file_name): """ 將替...
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Text classification-FastText1.Getting and preparing the data 每行包括：label，句子 >> head cooking.stackexchange.txt__label...