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李韬|alitao
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2019年5月6日
如何理解无偏估计?无偏估计有什么用?什么是无偏估计?
摘要: 如何理解无偏估计无偏估计:就是我认为所有样本出现的概率一样。假如有N种样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。...
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posted @ 2019-05-06 17:15 varyshare|李韬
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概率质量(mass)函数和概率密度(density)函数区别
摘要: 答:他们是同一个东西,不同名字。就像人类,有些叫做男人有些叫做女人,一样的道理。描述离散型数据的概率分布叫做概率质量(mass)函数,描述连续型数据叫做概率密度(density...
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posted @ 2019-05-06 14:56 varyshare|李韬
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2019年5月5日
Python使用VTK三维3D图形绘制入门教程
摘要: 安装:pip install vtk学习一个东西最快的方法是知道基本原理和用途VTK有啥用不能做游戏。适合快速开发绘制静态三维模型。所以类似多用途折叠工具刀用处多,但是不能用在...
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posted @ 2019-05-05 20:43 varyshare|李韬
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numpy数组水平方向拼接和在尾部拼接
摘要: numpy数组拼接np.concatenatea = np.array([[1,2,3]])b = np.array([[4,5,6]])c = np.array([[7,8,...
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posted @ 2019-05-05 18:54 varyshare|李韬
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2019年5月4日
Python中numpy中tile和repeat用法和区别
摘要: tiletile(数组,重复次数)tile(数组,(第1维重复次数,第2维重复次数,...,第n维重复次数))例子tile(数组,(沿着第1维的轴重复次数,沿着第2维的轴重复次...
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posted @ 2019-05-04 15:45 varyshare|李韬
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适合初学者的神经网络理论到实践(5):10分钟从实践了解Python测试入门
摘要: Table of Contents- 如何比较运行时某变量大小或类型是否与预期值一致: assert(断言)assert例子:assert练习:- Python单元测试实践- 如何测试近似相等,非常接近我们就认为是相等(需要用到numpy)为何要测试:设定预期结果让计算机判断...
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posted @ 2019-05-04 14:51 varyshare|李韬
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2019年4月27日
适合初学者的神经网络理论到实践(4): 打破概念束缚:强化学习是个啥?
摘要: 注意:强化学习有很多概念,不要一开始被这些概念束缚了。首先得知道强化学习大致是什么,再看这些概念就会恍然大悟。 本文的思路就是先介绍我对强化学习的理解。然后介绍强化学习中的一些概念。最后是强化学习实践。打破概念束缚:强化学习是个啥?答:强化学习就是受到动物从生活中学习技能的思...
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posted @ 2019-04-27 20:24 varyshare|李韬
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2019年4月26日
适合初学者的神经网络理论到实践(3): 概率统计与机器学习神经网络的联系?
摘要: 欢迎关注博主或CSDN专栏《适合初学者的神经网络机器学习理论到实践入门》统计就是根据样本估计总体的概率分布。概率是已知总体概率分布,求某个样本的概率。举个高中常见的例子:什么是统计?:不知道袋子里面多少球,现在从袋子取5次球。发现4次是红,1次是白。然后我们估计这个袋子红白比...
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posted @ 2019-04-26 16:35 varyshare|李韬
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适合初学者的神经网络理论到实践(2):理论结合python编程实践介绍反向传播,为何说深度学习离不开反向传播?
摘要: 专栏中《零神经网络实战》系列持续更新介绍神经元怎么工作,最后使用python从0到1不调用任何依赖神经网络框架(不使用tensorflow等框架)来实现神经网络,梯度下降、反向传播、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN。从0基础角度进行神经网络实战。 上一篇:零基础神经网络...
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posted @ 2019-04-26 16:33 varyshare|李韬
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适合初学者的神经网络理论到实践(1): 神经网络实战:单个神经元+随机梯度下降学习逻辑与规则
摘要: 易懂的神经网络Python实战:单个神经元+随机梯度下降学习逻辑与规则目录逻辑与(AND)破除神经元的认知障碍实践:用程序表示一个手工设置权重weight和偏置bias的神经元那么怎么让计算机自己确定神经元的参数...
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posted @ 2019-04-26 16:31 varyshare|李韬
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