11 2021 档案
摘要：感知机 给定输入x, 权重w, 偏移b, 感知机输出： $$o=\sigma(<w,x>+b){\quad \quad} \sigma(x)=\begin{cases} 1& \text{if x>0}\ 1& \text{others} \end{cases} \[ 相当于给所有样本点画一条线，将
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摘要：统计学习方法三要素 方法=模型+策略+算法 构建一种统计学习方法就是确定具体的统计学习三要素 1.模型 统计学习首要考虑的问题就是学习什么样的模型。在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率或决策函数。 模型的假设空间：包括所有可能的条件概率分布或决策函数 假设空间用$F$表示。假设空间可以定义为
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摘要：原文：《Preventing bad plans by bounding the impact of cardinality estimation errors》 摘要 文章定义了一个衡量基数估计好坏的criterion：Q-error. 对于我们给定的一个bound(边界)，如果q-error小于
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摘要：手动实现线性回归 点击查看代码 import torch import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random from torch.utils import data 构造一个人造数
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摘要：Are we ready for learned Cardinality Estimation 摘要 文章包括三大部分： 对于一个静态的数据库，本文将五种基于学习的基数估计方法与九中传统的基数估计方法在四个现实世界的数据集和统一的工作负载上进行了比较。结果说明基于学习的基数估计方法比传统方法更加准确
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