02 2020 档案
摘要：在机器学习领域，如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标，可能会使我们对模型性能产生误解，尤其是当我们模型输出值是一个概率值时，更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标．这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线， ROC曲线 预测概率 对于分类问题我们可
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摘要：当我们在谈论一个模型好坏的时候，我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词，我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型？ 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标，同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明。 首先我们先要了解混淆
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摘要：这篇博文主要是解释偏差和方差，以及如何利用偏差和方差理解机器学习算法的泛化性能 综述 在有监督学习中，对于任何学习算法而言，他们的预测误差可分解为三部分 偏差 方差 噪声 噪声属于不可约减误差，无论使用哪种算法，都无法减少噪声。 通常噪声是从问题的选定框架中引入的错误，也可能是由诸如未知变量之类的因
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摘要：资源管理 在任何编程语言中，对于资源的使用诸如文件操作或数据库连接等非常普遍。 但是这些资源是有限的，因此我们要确保使用这些资源后及时释放他们， 否则将导致资源泄漏，甚至会使系统变慢或崩溃。 在Python中，可以通过使用上下文管理器来实现对于资源的分配和及时释放，这有助于对资源的正确处理。 执行文
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摘要：笔者的毕设是做人脸图像的补全，开始使用经典的变分自编码器模型，能达到比较好的补全效果．后来看到BIGGAN的论文，里边他们使用了self attention提高图片生成的效果，查阅了相关资料后也在模型中加入了自注意力层，确实对补全后的图像有了显著的提升．当然了BIGGAN生成的图片能达到以假乱真的地
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摘要：栈是一种线性数据结构，用先进后出或者是后进先出的方式存储数据，栈中数据的插入删除操作都是在栈顶端进行，常见栈的函数操作包括 empty() – 返回栈是否为空 – Time Complexity : O(1) size() – 返回栈的长度 – Time Complexity : O(1) top(
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摘要：每年六一儿童节,牛客都会准备一些小礼物去看望孤儿院的小朋友,今年亦是如此。HF作为牛客的资深元老,自然也准备了一些小游戏。其中,有个游戏是这样的:首先,让小朋友们围成一个大圈。然后,他随机指定一个数m,让编号为0的小朋友开始报数。每次喊到m-1的那个小朋友要出列唱首歌,然后可以在礼品箱中任意的挑选礼
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