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摘要: 问题: 如何在word文档中快速输入各类根号【根号下没输入数字,也不会出现虚线框】 解决办法:使用域代码 选中需要输入根号的位置,按下“Ctrl+F9”键,进入域编辑,此时会出现一对大括号,我们在括号中输入“EQ \R(3,2)”(注意EQ和斜杠之间有个空格),这段域代码中3表示开方次数,2表示开方 阅读全文
posted @ 2021-10-14 17:12 何弈 阅读(780) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天下载升级了wps office的mac版本。发现弹出了下面这个对话框,打不开wps office了。于是在上面这个网址的帮助下解决了问题。我的macOS版本是10.15。 解决方法如下: 一般来说,在System Preference里面的Security & Privacy页面是这样的。 现在 阅读全文
posted @ 2021-10-14 14:49 何弈 阅读(1276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 问题描述: word 自动生成的标题,在左对齐时会超出辅助线,如下图所示: 问题原因:在定义多级列表时,在下图位置选择了“居中” 解决办法: 1) 开始 >定义多级列表 2) 将”居中“修改成左对齐,即可解决问题。 阅读全文
posted @ 2021-09-22 18:07 何弈 阅读(472) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: EndNote 如何修改参考文献的大小写? 一、修改期刊名的大小写 1)、工具 – 打开术语列表-- Journals条目列表 ,如下图所示: 2)然后从条目里面选中欲修改的期刊名 点击右边的编辑 ,进行修改,并点击确定,即可。 3)如果术语列表中没有,可以新添加,如下图所示: 二、修改文献名称的大 阅读全文
posted @ 2021-09-16 16:35 何弈 阅读(11160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、概括: L1和L2是正则化项,又叫做罚项,是为了限制模型的参数,防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 二、区别: 1.L1是模型各个参数的绝对值之和。 L2是模型各个参数的平方和的开方值。 2.L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0. 因为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上,这样就会 阅读全文
posted @ 2021-08-27 17:21 何弈 阅读(711) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 偏差和方差 机器学习算法针对特定数据所训练出来的模型并非是十全十美的,再加上数据本身的复杂性,误差不可避免。说到误差,就必须考虑其来源:模型误差 = 偏差(Bias)+ 方差(Variance)+ 数据本身的误差。其中数据本身的误差,可能由于记录过程中的一些不确定性因素等导致,这个我们无法避免,能做 阅读全文
posted @ 2021-08-27 17:14 何弈 阅读(1593) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: EndNote: Windows系统中Word中无法显示EndNote插件 前提:在运行了“Configure EndNote.exe”并重启了word之后,仍然没有显示endnote插件,就按照下面步骤操作。 1、点击Windows 键2、在检索框中,输入“winword.exe”。稍后,它会显示 阅读全文
posted @ 2021-08-26 11:00 何弈 阅读(3056) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 相信大家在机器学习中,一定常见到;SVC,NvSVC,LinearSVC,今天我们就来看看这三者的区别。 一、SVC(C-Support Vector Classification): 支持向量分类,基于libsvm实现的,数据拟合的时间复杂度是数据样本的二次方,这使得他很难扩展到10000个数据集 阅读全文
posted @ 2021-08-23 11:36 何弈 阅读(1769) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 一般性的是C-SVC。nu-SVC 见:http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm-mathematical-formulation https://www.quora.com/What-is-the-difference-between- 阅读全文
posted @ 2021-08-23 11:35 何弈 阅读(800) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Setup in SPSS Statistics In this example, there are four variables: (1) the dependent variable, cholesterol, which is the cholesterol concentration (i 阅读全文
posted @ 2021-08-21 01:35 何弈 阅读(541) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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你好