方差 pythonSEARCH AGGREGATION
回答:python入門的話，其實很簡單，作為一門膠水語言，其設計之處就是面向大眾，降低編程入門門檻，隨著大數據、人工智能、機器學習的興起，python的應用范圍越來越廣，前景也越來越好，下面我簡單介紹python的學習過程：1.搭建本地環境，這里推薦使用Anaconda，這個軟件集成了python解釋器和眾多第三方包，還自帶spyder，ipython notebook等開發環境（相對于python自帶...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、數據庫：Python在數據庫方面很優秀，可以和多種數據庫進行連接，進行數據處理，從商業型的數據庫到開放源碼的數據庫都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數據庫進行連接，至少包括ODBC。有許多公司采用著Python＋MySQL的架構。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向對象的特點，在數據庫處理方面如虎添翼。2、多媒體：...
ivan_qhz
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回答:1、web應用開發網站后端程序員：使用它單間網站，后臺服務比較容易維護。類似平臺如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、網絡爬蟲爬蟲是屬于運營的比較多的一個場景吧, 爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運行投資策略、爬合適房源、從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇；對社交網絡上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣；爬取網易云音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞云；按條件篩選獲得...
edagarli
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回答:Python是一門電腦編程語言，而且是學習人工智能的第一語言，相對其他的流行語言python也比較簡單一些。主要學習的內容有web網站開發，游戲開發，爬蟲，數據分析，大數據，智能等各方面的內容，就業也是面向這些崗位，是以后的大趨勢，現在國家也在推廣這方面的學習了。python簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴展性、面向對象、可嵌入型、豐富的庫、規范的代碼等。Python除了極少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一個基本架構，別人已經替你搭建好了基本結構，你只需要按自己需求，添加內容就行，不需要反復的造輪子，可以明顯提高開發效率，節約時間，python的框架很多，目前來說有web框架，爬蟲框架，機器學習框架等，下面我簡單介紹一下這3種基本框架，主要內容如下：1.web框架，這個就很多了，目前來說，比較流行的有3種，分別是Django，Tornado和Flask，下面簡單介紹一下這3個框架：Djan...
huashiou
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回答:txt文件是我們比較常見的一種文件，讀取txt文件其實很簡單，下面我介紹3種讀取txt文件的方法，感興趣的可以了解一下，一種是最基本的方法，使用python自帶的open函數進行讀取，一種是結合numpy進行讀取，最后一種是利用pandas進行讀取，實驗環境win7+python3.6+pycharm5.0主要介紹如下：為了更好的說明問題，我這里新建一個test.txt文件，主要有4行4列數據，每...
lansheng228
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...一維的示例代碼。但還遺留了以下幾個問題： 在計算協方差和特征向量的方法上，書上使用的是一種被作者稱為compact trick的技巧，以及奇異值分解（SVD），這些都是什么東西呢？ 如何把PCA運用在多張圖片上？ 所以，我們需要...
...會取得成功的一些原因：1.任何措施都是為了取得偏差與方差的平衡：需要說清楚的是，我認為Jeff實際上想要討論的模型復雜度與偏差/方差的平衡。假若你沒有足夠多的數據，那么使用簡單的模型相比于復雜模型來說可能會更...
...很重要的數學知識點： 零均值化 矩陣的轉置及乘法 協方差與協方差矩陣 特征值及特征向量 現在來看PCA的計算步驟：1）將原始數據按列組成d行n列矩陣X重要說明：d對應的就是數據的字段（或叫變量、特征、維，下稱’維‘）...
...準差、每一列的標準差和每一行的標準差： print(整體的方差：, np.std(a)) # 整體的標準差print(每一列的方差：, np.std(a, axis=0)) # 每一列的標準差print(每一列的方差：, np.std(a, axis=1)) # 每一行的標準差 結果如下： ...
...單元主要使用一個函數 g 映射前后兩層神經網絡的均值和方差以達到歸一化的效果。該論文的作者為 Sepp Hochreiter，也就是當年和 Jürgen Schmidhuber 一起發明 LSTM 的大牛，之前的 ELU 同樣來自于他們組。有趣的是，這篇 NIPS 投稿論文...
1. 標準化 標準化是為了讓數據服從一個零均值和單位方差的標準正態分布。也即針對一個均值為 $mean$ 標準差為 $std$ 的向量 $X$ 中的每個值 $x$，有 $x_{scaled} = frac{x - mean}{std}$。 >>> from sklearn import preprocessing >>> import numpy as np >>...
...地進行比較和分析。這可以通過將數據轉換為均值為0，方差為1的標準正態分布來實現。這樣做可以幫助算法更好地處理數據，并提高模型的準確性。 在TensorFlow中，我們可以使用tf.nn.batch_normalization函數來標準化數據。這個函數...
...[xid].mode() 9.求標準差：輸入df.std()或df[yid].std() 10.計算方差：df.var()或df[xid].var() 11.求和：df.sum()或df[xid].sum() 12.計算偏態系數：df.skew()或df[yid].skew() 13.計算峰態系數：df.kurt()或df[yid].kurt() 14.生成正態分布函數，panda...
..., 邏輯回歸進行了一個假設，兩個類別都服從均值不同，方差相同(方便推導)的高斯分布 $$ p(y|x=0) = mu(mu_0, sigma) $$ $$ p(y|x=1) = mu(mu_1, sigma) $$ 高斯分布是比較容易處理的分布，根據中心極限定理也知道，最終會收斂于高斯分...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
