一、SQLAlchemy简介1.1、SQLAlchemy是什么？sqlalchemy是一个python语言实现的的针对关系型数据库的orm库。可用于连接大多数常见的数据库，比如Postges、MySQL、SQLite、Oracle等。1.2、为什么要使用SQLAlchemy？它将你的代码从底层数据库及其相关的SQL特性中抽象出来。1.3、SQLAlchemy提供了两种主要的使用模式SQL表达式语言
可见，使用 MSE 损失函数，受离群点的影响较大，虽然样本中
原创
2022-11-10 10:15:32
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L1损失函数：最小化绝对误差，因此L1损失对异常点有较好的适应更鲁棒，不可导，有多解，解的稳定性不好。 关于L1损失函数的不连续的问题，可以通过平滑L1损失函数代替： L2损失函数：最小化平方误差，因此L2损失对异常点敏感，L2损失函数会赋予异常点更大的损失值和梯度，调整网络参数向减小异常点误差的方
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2019-05-11 00:56:00
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phpcms v9的语言包使其成为国际化的cms，从PHPCMS v9.1开始，发布了英文版。但很遇憾的是，到目前为止，PHPCMS还没有实现语言切换的功能，比如中英语言切换等。我认为PHPCMS实现了语言的切换功能才能称得上真正意义国际化cms。虽然如此，和国内的其它CMS相比，PHPCMS已经是
原创
2022-05-08 17:34:22
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损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的$\Phi$是
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2023-12-21 21:57:56
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L1与L2损失函数和正则化的区别
在机器学习实践中，你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为：1) L1范数 vs L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。作为损失函数\(Y_{i}\)）与估计值（\(f(x_{i})\)）的绝对差值的总和（\(S\)）最小化：\[S=\sum\limits_{i=1}^{n}|Y
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2023-12-13 21:57:39
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L方法用于启用多语言的情况下，设置和获取当前的语言定义。调用格式：L('语言变量'[,'语言值'])设置语言变量除了使用语言包定义语言变量之外，我们可以用L方法动态设置语言变量，例如：L('LANG_VAR','语言定义');复制代码语言定义不区分大小写，所以下面也是等效的：L('lang_v...
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2017-09-25 15:48:00
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L方法用于启用多语言的情况下，设置和获取当前的语言定义。调用格式：L('语言变量'[,'语言值'])设置语言变量除了使用语言包定义语言变量之外，我们可以用L方法动态设置语言变量，例如：L('LANG_VAR','语言定义');复制代码语言定义不区分大小写，所以下面也是等效的：L('lang_var','语言定义');复制代码不过规范起见，我们建议统一采...
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2021-06-24 10:48:10
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浏览：47672发布日期：2012/09/25 分类：文档教程 关键字：函数L方法L方法用于启用多语言的情况下，设置和获取当前的语言定义。调用格式：L('语言变量'[,'语言值'])设置语言变量除了使用语言包定义语言变量之外，我们可以用L方法动态设置语言变量，例如：L('LANG_VAR','语言定义');复制代码语言定义不区分大小写，所以下面也是等效...
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2021-06-24 10:51:23
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Python len()Python len() 方法返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数。len(obj) 方法语法obj -- 对象（字符串、列表、元组、字典等） 字符串长度>>> s = "ls"
>>> len(s)
2
>>>列表长度>>> l = [1,2,3,4]
>>&
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2023-05-26 15:00:51
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_T("")是一个宏,他的作用是让你的程序支持Unicode编码，因为Windows使用两种字符集ANSI和UNICODE，前者就是通常使用的单字节方式，但这种方式处理象中文这样的双字节字符不方便，容易出现半个汉字的情况。而后者是双字节方式，方便处理双字节字符。 Windows NT的所有与字符有关 ...
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2021-10-27 09:23:00
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C语言函数大全-- l 开头的函数
原创
2023-04-19 12:51:53
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损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负值函数，通常用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：  
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2024-03-19 10:03:17
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C语言函数 - L开头函数名: labs功 能: 取长整型绝对值用 法: long labs(long n);程序例:#include <stdio.h>#include <math.h>int main(void){ long result; long x = -12345678L; result= lab
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精选
2013-05-30 22:37:17
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L1，L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数，这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。 https://blog.csdn.net/vv___/article/details/116396475?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distri ...
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2021-11-03 10:59:00
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去今日头条面试没有答上来，回来自己想了想，查了查，把解释写出来，不一定合理。首先，逻辑回归是一个概率模型，不管x取什么值，最后模型的输出也是固定在（0,1）之间，这样就可以代表x取某个值时y是1的概率这里边的参数就是θ，我们估计参数的时候常用的就是极大似然估计，为什么呢？可以这么考虑比如有n个x，xi对应yi=1的概率是pi，yi=0的概率是1-pi，当参数θ取什么值最合适呢，可以考虑
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2024-08-13 10:44:50
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一、易混概念二、损失函数三、正则化1. 正则化为什么可以避免过拟合？正规化是防止过拟合的一种重要技巧。正则化通过降低模型的复杂性， 缓解过拟合。过拟合发生的情况，拟合函数的系数往往非常大，为什么？如下图所示，就是过拟合的情况，拟合函数考虑到了每一个样本点，最终形成的拟合函数波动很大，也就是在某些很小的区间里，函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的系数非常大，就是模型中的w会很大。&nb
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2023-10-30 20:50:21
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深度学习中常用损失函数L1损失函数和L2损失函数交叉熵损失函数其他机器学习常见损失函数 损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负值函数，通常用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： 其中，前面的均值函数表示的是
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2024-04-19 15:40:04
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1、L1 loss 在零点不平滑，用的较少 ，、一般来说，L1正则会制造稀疏的特征，大部分无用特征的权重会被置为02、Smooth L1 Loss 修改零点不平滑问题 ， L1-smooth比L2范数的对异常值的鲁棒性更强。3、L2 loss：对离群点比较敏感，如果feature 是 unbounded的话，需要好好调整学习率，防止出现梯度爆炸的情况[fast rcnn]。 L
1. 损失函数、代价函数与目标函数 损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。 代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。 目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。--2. 常用的损失函数
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2023-12-25 22:31:43
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