虛擬地址空間 每個(gè)程序被運(yùn)行起來(lái)后，都將擁有自己的獨(dú)立虛擬地址空間，虛擬地址空間的大小由CPU的位數(shù)決定的。 比如32位的硬件平臺(tái)決定了虛擬地址空間為4GB大小，對(duì)于一個(gè)字長(zhǎng)...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
-
-
Sklearn_datawhale筆記_Task01
線性回歸 模型定義 從sklearn庫(kù)中導(dǎo)入類LinearRegression，創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象model，自變量和因變量傳給LinearRegression的fit方法，定義好...
-
-
常用時(shí)間序列模型_task3_Datawhale
差分指數(shù)平滑法 在運(yùn)用指數(shù)平滑法以前先對(duì)數(shù)據(jù)作一些技術(shù)上的處理，使之能適合于一次指數(shù)平滑模型，以后再對(duì)輸出結(jié)果作技術(shù)上的返回處理，使之恢復(fù)為原變量的形態(tài)。差分方法是改變數(shù)據(jù)變...
-
手算時(shí)間序列_task2_Datawhale
簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法 加權(quán)移動(dòng)平均法 趨勢(shì)移動(dòng)平均法 指數(shù)平滑法
-
樹模型與集成學(xué)習(xí)task0_Datawhale
信息論基礎(chǔ) 決策樹的思想是用節(jié)點(diǎn)代表樣本集合，通過某些判定條件來(lái)對(duì)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的樣本進(jìn)行分配，將它們劃分到該節(jié)點(diǎn)下的子節(jié)點(diǎn)，并且要求各個(gè)子節(jié)點(diǎn)中類別的純度之和應(yīng)高于該節(jié)點(diǎn)中的類別純...
-
Task0 時(shí)間序列分析
R語(yǔ)言基礎(chǔ)[https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/stat-tsa.html] 數(shù)...
-
Matplotlib學(xué)習(xí)筆記-day1一. 初識(shí)Matplotlib Matplotlib是一個(gè)Python 2D繪圖庫(kù)，能夠以多種硬拷貝格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境生成出版物質(zhì)量的圖形，用來(lái)繪制各種靜態(tài)，動(dòng)態(tài)，交互...
-
動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)PyTorch版-Task06/07/08深層次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練瓶頸：梯度消失，網(wǎng)絡(luò)退化 深度卷積網(wǎng)絡(luò)自然的整合了低中高不同層次的特征，特征的層次可以靠加深網(wǎng)絡(luò)的層次來(lái)豐富。從而，在構(gòu)建卷積網(wǎng)絡(luò)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的深度越高，可抽取的特...
-
動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)PyTorch版-機(jī)器翻譯
1. 詞嵌入（word2vec） 自然語(yǔ)言是一套用來(lái)表達(dá)含義的復(fù)雜系統(tǒng)。在這套系統(tǒng)中，詞是表義的基本單元。顧名思義，詞向量是用來(lái)表示詞的向量，也可被認(rèn)為是詞的特征向量或表征。...
-
動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)PyTorch版-Task03/Task04/Task05
過擬合、欠擬合及其解決方案 模型復(fù)雜度 為了解釋模型復(fù)雜度，我們以多項(xiàng)式函數(shù)擬合為例。給定一個(gè)由標(biāo)量數(shù)據(jù)特征和對(duì)應(yīng)的標(biāo)量標(biāo)簽組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，多項(xiàng)式函數(shù)擬合的目標(biāo)是找一個(gè)階多...
-
動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)PyTorch版-Task01/Task021. 線性回歸 （僅供學(xué)習(xí)班打卡使用） 損失函數(shù) 在模型訓(xùn)練中，我們需要衡量?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差。通常我們會(huì)選取一個(gè)非負(fù)數(shù)作為誤差，且數(shù)值越小表示誤差越小。一個(gè)常用的...
