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查询Tags标签： NoRM，共有 42条记录-
jackson 序列化 LocalDateTime配置
1 package cn.common.config;2 3 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;4 import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule;5 import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.PackageVersion;6 import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.…
2022/8/17 6:23:08 人评论 次浏览 -
1、对范数的理解
转载自：https://www.zhihu.com/question/20473040/answer/102907063 一、向量范数 ① 1 范数：，即向量元素绝对值之和，matlab 调用函数 norm(x, 1) 。 ② 2 范数：（经常用到） ，Euclidean norm（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开…
2022/6/25 23:21:46 人评论 次浏览 -
面试八股
1.防止过拟合的方法有哪些？ 过拟合现象就是模型在train data上表现很好，但是在test data上表现不好。在神经网络的loss中表现为train loss一直在下降，但是dev set上的loss在某个节点开始上升。 过拟合 == 泛化能力差 过拟合出现的原因：训练数据太少，样本不足； 训练数…
2022/6/12 23:23:12 人评论 次浏览 -
【Python】绘制空气质量日历图
前言在github中经常可以看到下面的日历图，可以用来表示每一天在github上的活跃程度。类似的方法也可以用到空气质量的可视化方式中来，只要有每天的空气质量指数就可以。数据我这里使用的是2020年北京市各个监测站点的空气质量观测数据，原始数据包含PM2.5，PM10，AQI指数…
2022/4/8 14:49:20 人评论 次浏览 -
Definition of Norms
Norm for vectors \[\begin{aligned} &\|x\| \geq 0 \\ &\|x\|=0 \text { if and only if } x=0 \\ &\|c x\|=|c|\|x\| \\ &\|x+y\| \leq\|x\|+\|y\| \end{aligned} \]sum norm(\(l_1\)-norm) \[\|x\|_{1}=\left|x_{1}\right|+\cdots+\left|x_{n}\right| …
2022/2/24 23:30:10 人评论 次浏览 -
【学习笔记】第四章 概率论与数理统计
4.1 随机变量的概率计算和数字特征 4.1.1 随机变量的概率计算 例4.1 设 (1）求P{2<X<6}；（2）确定c，使P{-3c<X<2c}=0.6 from scipy.stats import norm from scipy.optimize import fsolve print("p=",norm.cdf(6,3,5)-norm.cdf(2,3,5))#做差，后…
2022/1/24 23:36:53 人评论 次浏览 -
机器学习：BM25【TD-IDF的优化版本】
一、BM25算法原理 BM25(BM=best matching)是TDIDF的优化版本，首先我们来看看TFIDF是怎么计算的 tfidfi=tf∗idf=词i的数量词语总数∗log总文档数包含词i的文档数tfidf_i = tf*idf = \cfrac{词i的数量}{词语总数}*log\cfrac{总文档数}{包含词i的文档数} tfidfi=tf∗idf=…
2022/1/19 6:09:26 人评论 次浏览 -
机器学习：BM25【TD-IDF的优化版本】
一、BM25算法原理 BM25(BM=best matching)是TDIDF的优化版本，首先我们来看看TFIDF是怎么计算的 tfidfi=tf∗idf=词i的数量词语总数∗log总文档数包含词i的文档数tfidf_i = tf*idf = \cfrac{词i的数量}{词语总数}*log\cfrac{总文档数}{包含词i的文档数} tfidfi=tf∗idf=…
2022/1/19 6:09:26 人评论 次浏览 -
python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆
参考博文：https://blog.csdn.net/qq_35154529/article/details/82754157 np.linalg.norm(求范数):linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)import numpy as npa = np.array([[…
2021/12/30 1:07:16 人评论 次浏览 -
python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆
参考博文：https://blog.csdn.net/qq_35154529/article/details/82754157 np.linalg.norm(求范数):linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)import numpy as npa = np.array([[…
2021/12/30 1:07:16 人评论 次浏览 -
python数据可视化之matplotlib学习
python数据可视化：Matplotlib的scatter函数详解scatter()函数参数详解：scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x，y：…
2021/12/29 9:07:54 人评论 次浏览 -
python数据可视化之matplotlib学习
python数据可视化：Matplotlib的scatter函数详解scatter()函数参数详解：scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x，y：…
2021/12/29 9:07:54 人评论 次浏览 -
python 正态分布scipy.stats norm
test_list=[26,33,65,28,34,55,25,44,50,36,26,37,43,62,35,38,45,32,28,34]test_value=10 avg=numpy.mean(test_list) stdd=numpy.std(test_list)print(stdd)#计算test_value这个值落入的是正态分布的哪个区间 probability=norm.cdf(x=test_value, loc=avg, scale=stdd) …
2021/12/14 20:17:34 人评论 次浏览 -
python 正态分布scipy.stats norm
test_list=[26,33,65,28,34,55,25,44,50,36,26,37,43,62,35,38,45,32,28,34]test_value=10 avg=numpy.mean(test_list) stdd=numpy.std(test_list)print(stdd)#计算test_value这个值落入的是正态分布的哪个区间 probability=norm.cdf(x=test_value, loc=avg, scale=stdd) …
2021/12/14 20:17:34 人评论 次浏览 -
numpy按行归一化，numpy按列归一化
如下所示 按列归一化： import numpy as npx = np.array([[10, 10, 10],[ 1, 5, 3],[ 8, 7, 1]])x_norm = x / x.max(axis=0) # 0列，1行。 这个要具体问题具体分析print(x_norm) # [[ 1. 1. 1. ] # [ 0.1 0.5 0.3 ] # [ 0.8 0.7 0.1 ]]按…
2021/12/2 23:11:39 人评论 次浏览
