02 2023 档案
摘要：目录： 1 矩阵乘法1.1 基本算法和符号1.2 结构和效率1.3 分块矩阵与算法1.4 快速矩阵向量积 1.5 矢量化和局部性1.6 并行矩阵乘法 2 矩阵分析法 2.1 线性代数的基本思想 2.2 向量范数 2.3 矩阵范数2.4 奇异值分解2.5 子空间度量2.6 正方形系统的灵敏度2.7 有
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摘要：最小二乘 广义上来说其实是机器学习中的平方损失函数： 对应于模型 <span id="MathJax-Span-24" class="mrow"><span id="MathJax-Span-25" class="mi">f 的线性和非线性之分，最小二乘也相应地分为线性最小二乘和非线性最小
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摘要：matlab 去趋势 例程 clc clear all close all %创建一个模拟数据集并计算其平均值。 t = 0:300; dailyFluct = gallery('normaldata',size(t),2); sdata = cumsum(dailyFluct) + 20 + t/
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摘要：1、乘法运算符； *表示乘法，**表示次方 2、函数形参表示可变参数； def fun(*a, **b): return a, b # a = (1,2,3) # b = {'Name': xx, 'age': yy} fun(1,2,3, Name='xx', age='yy') 3、函数实参代表
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摘要：交叉熵的公式： p表示真实值，q表示预测值，H(p,q)表示交叉熵损失。 先对 inpu t求 softmax得到每个点的概率，然后在对结果求log，后面就是根据每个点的预测值以及真实值，按照上面的交叉熵公式计算。 torch.nn.functional.cross_entropy() 就是使用上式
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摘要：Softmax 分成 soft 和 max 两个部分。max故名思议就是最大值的意思。Softmax的核心在于soft，而 soft 与之相对的是 hard。 hardmax 就是只选出其中一个最大的值 max ，即非黑即白。但是往往在实际中这种方式是不合情理的， 用到了soft的概念，Softma
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摘要：# 解决OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.报错问题添加下面两条语句import osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]
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