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摘要： 3.11模型选择、欠拟合和过拟合 Dive Into Deep Learning 训练误差和泛化误差 训练误差(train-error): 模型在训练数据集上表现出的误差 泛化误差(generalization error): 模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的 阅读全文

摘要： 权重衰减 应对过拟合问题的常用方法：权重衰减（weight decay） 方法 权重衰减等价于$L_2$范数正则化（regularization） $L_2$范数正则化在模型原损失函数基础上添加$L_2$范数惩罚项，从而得到训练所需要最小化的函数.$L_2$范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方 阅读全文

摘要： 线性回归的从零开始实现 导入本节中实验所需的包或模块，其中的matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入显示。 #导包 %matplotlib inline from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt from 阅读全文

摘要： 面向对象编程 面向对象基础 面向对象编程，是一种通过对象的方式，把现实世界映射到计算机模型的一种编程方法。 抽象的是类(class) 具体的是实例(instance) class和instance class是一种对象模版，它定义了如何创建实例，因此，class本身就是一种数据类型 instance 阅读全文

摘要： 导jar包 第一步 第二步 阅读全文

摘要： P1535 P1535 记忆化搜索 \(dp[i][j][t]\) 表示从 \(i,j\) 开始走还剩下 \(t\) 秒时方案数 那么开始时就是 \(dfs(stx,sty,t)\) 到达 \(edx,edy,0\) 时算一种路线 那么整个的结构就很清晰了： if(judge(x + 1,y)) a 阅读全文

摘要： 二分类问题 首先进行数据处理： 将读入的数据转成向量，将整数序列编码为二维矩阵 def v(sequences, dimension=10000): results = np.zeros((len(sequences), dimension)) for i, sequence in enumerat 阅读全文

摘要： 基础 2D张量：密集链接层、全连接层（Dense类） 3D张量：循环层（LSTM层） 4D张量 （图像数据）：二维卷积层（Conv2D） 具体操作： 1、定义训练数据：input ,output 2、定义层组成网络 3、配置学习过程，选择损失函数、优化器和需要监控的目标 4、调用 \(fit\) 方 阅读全文

摘要： CodeForces 1333F 题意：是在 $S$ 中挑选长度是 $2\sim n$ 的子集合，要求这些子集合中 $S_k\{a,b,c,...\}$ 任意元素 $max(gcd(a,b))$ 的值最小。 首先集合是你去选的，那么先去想怎么是的最后选出的子集和中任意两个元素的 $gcd$ 的最大值 阅读全文

摘要： ABC136 枚举 ,判断位数是否是奇数即可。 c++ int solve(int n) { int ans = 0; while(n) { n /= 10; ans++; } return ans; } int main() { int n; cin n; int ans = 0; for (in 阅读全文