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摘要: 跳出内循环,继续外循环: 跳出内循环,继续下一次外循环: 多层循环,直接跳出多层,终止多层循环: python def work(): 定义函数 for i in range(5): for j in range(5): for k in range(5): if k 阅读全文
posted @ 2019-09-18 19:56 Shaw_喆宇 阅读(1266) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 因为我进行了相互调用,我在父类中调用了子类。 阅读全文
posted @ 2019-09-12 17:10 Shaw_喆宇 阅读(1055) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 直观理解反向传播法 反向传播算法其实就是 链式求导法则 的应用。按照机器学习的通用套路,我们先确定神经网络的目标函数,然后用 随机梯度下降优化算法 去求目标函数最小值时的参数值。 反向传播算法 损失函数与正则化项 假设我们有一个固定样本集$\{(x^{(1)},y^{(1)}),···,(x^{(m 阅读全文
posted @ 2019-08-28 12:22 Shaw_喆宇 阅读(675) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 1.ndarray tensor : 2.tensor ndarray: 3.ndarray list 4.list ndarray 阅读全文
posted @ 2019-08-27 11:14 Shaw_喆宇 阅读(20540) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: python脚本没有对齐。新的Python语法,是不支持的代码对齐中,混用TAB和空格的。 阅读全文
posted @ 2019-08-16 10:32 Shaw_喆宇 阅读(242) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 新版torch不支持gesv,使用solve函数。 阅读全文
posted @ 2019-08-15 20:00 Shaw_喆宇 阅读(3021) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849 贝叶斯决策 贝叶斯分类 贝叶斯公式:$$p(w|x)=\frac{p(x|w)p(w)}{p(x)}$$ 其中:p(w):为先验概率,表示每种类别分布的概率;$p( 阅读全文
posted @ 2019-08-14 18:50 Shaw_喆宇 阅读(466) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文地址:https://borgwang.github.io/ml/2019/07/28/gaussian processes.html 一元高斯分布 概率密度函数:$$p(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\mathrm{exp}( \frac{(x \mu)^2} 阅读全文
posted @ 2019-08-13 09:57 Shaw_喆宇 阅读(1164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ```python path_temp = '../m39_data/temp3' #文件目录 file_name = os.path.join(path_temp, "setQ.txt") Q = np.array(iekf.Q.detach().numpy()) # tensor转换成array np.savetxt(file_name, Q) ``` 阅读全文
posted @ 2019-08-12 10:57 Shaw_喆宇 阅读(2878) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载自: "碎片化学习之数学(一):Jensen不等式" 定义:对于一个 凸函数 $f$,都有 函数值的期望大于等于期望的函数值 :$$E[f(x)]\geq f(E[x])$$上式当中$x$是一个随机变量,它可以是 离散的或者连续的 ,假设$x~p(x)$ 。 回顾一下凸函数的定义:对于任意的值$ 阅读全文
posted @ 2019-08-10 17:11 Shaw_喆宇 阅读(3206) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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