作者：chen_h 当我们要使用神经网络来构建一个多分类模型时，我们一般都会采用 softmax 函数来作为最后的分类函数。softmax 函数对每一个分类结果都会分配一个概率，我们把比较高的那个概率对应的类别作为模型的输出。这就是为什么我们能从模型中推导出具体分类结果。为了训练模型，我们使用 softmax 函数进行反向传播，进行训练。我们最后输出的就是一个 0-1 向量。在这篇文章中，我
二分类对于一个二分类问题，比如我们有一个样本，有两个不同的模型对他进行分类，那么它们的输出都应该是一个二维向量,比如：模型一的输出为：pred_y1=[0.8,0.2] 模型二的输出为：pred_y2=[0.6,0.4]需要注意的是，这里的数值已经经过了sigmoid激活函数，所以0.8+0.2=1，比如样本的真实标签是：true_y=[1,0]现在我们来求这两个模型对于这一个类别的分类损失，怎么
排序一直是信息检索的核心问题之一, Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题(关于Learning to Rank的简介请见我的博文Learning to Rank简介)。LTR有三种主要的方法：PointWise，PairWise，ListWise. RankNet是一种Pairwise方法, 由微软研究院的Chris Burges等人在2005
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2023-11-27 01:49:51
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1. 引言 上一节深度学习与计算机视觉系列(3)_线性SVM与SoftMax分类器中提到两个对图像识别至关重要的概念：用于把原始像素信息映射到不同类别得分的得分函数/score function用于评估参数W效果(评估该参数下每类得分和实际得分的吻合度)的损失函数/loss function 其中对于线性SVM，我们有：得分函数f(xi,W)=Wxi损失函数L=1N∑i∑j≠yi[max(0,
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2024-01-12 15:22:58
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文章目录1、nn.Parameter() 模型参数包装2、torch.Variable3、torch.Tensor4、Buffer参考链接 1、nn.Parameter() 模型参数包装Tensor的一种，常被用于模块参数(module parameter)。Parameters(参数) 是 Tensor 的子类。 A kind of Tensor that is to be considere
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2024-04-09 19:50:54
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Windows Server 2008 R2 Release Candidate Product Keys for Evaluation
Windows Server 2008 R2 Release Candidate Enterprise
Product Code : Q7Y83-W4FVQ-6MC6C-6QQTD-TPM88
Windows Server 2008
原创
2011-01-09 17:51:43
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回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。只要一切基于特征预测连续型变量的需求，我们都使用回归技术。既然线性回归是源于统计分析，我们就可以用不同的角度去理解它。从统计学的角度来看，我们对线性回归有
前言 Python编程灵活方便，R的模型方法众多，如何将两者结合起来，发挥更大的作用，值得探索。 Python中可以直接调用R，利用R中的函数对数据进行处理。Rpy2提供了一个从Python到R的底层接口，使得Python可以很直接调用R中的包和函数进行数据分析。 以下将从window和linux两种不同的操作系统入手，简述rpy2的安装方法。目录1.win环境rpy2安装2.linux环境
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2023-11-02 16:52:05
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不过，当我把smarty3下载回来的时候，发现有一份完整的官方说明文档，下面只是简单翻译了一点点，推荐详阅官方文档。 下面是同事整理的smarty2和smarty3区别，使用时需要注意。 Smarty 3 API 的语法结构已经重构，使之更一致性和模块化，虽然为了向下兼容，仍然支持Smarty 2的语法，但会抛出一个被弃用的notice,虽然你可以屏蔽该notice，但强烈建议
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2024-05-20 19:56:37
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在深度学习模型评估过程中，R²指标（决定系数）是用来衡量模型回归性能的一个重要标准。使用PyTorch计算R²指标的设置与实现，常常会为开发者带来一些挑战。在这篇博文中，我将详细记录如何解决“pytorch r2指标怎么写”的问题，并将整个过程清晰地展现出来。
## 问题背景
在构建和训练回归模型时，尤其是在通过PyTorch框架进行深度学习时，R²指标是衡量模型拟合优度的关键性能指标。以下是
# Android R2: Exploring the Latest Features
## Introduction
Android R2 is the latest version of the Android operating system, bringing a wide range of exciting features and enhancements. In this art
原创
2023-12-11 06:46:51
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Windows Server 2012 R2 Retail Key：
[Key]：NH3KG-P864D-XYCJH-82DMH-4CX8M --
Standard
[Key]：KPXD3-FDN73-2XYRP-9GCRW-TQ6PB --
Standard
[Key]：TPQN8-XRYYC-VDRQ8-9XK7F-TVHJM --
Standard
[key ]:NB4WH-B
原创
2024-04-28 15:23:01
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tensorflow2.0预备知识一：认识张量以及张量的生成方式 文章目录前言一、什么是标量，向量，矩阵，张量？1.标量（scalar）：常数2.向量（vector）：一维矩阵3.矩阵（martix）：二维矩阵4.张量（tensor）：表示多维数组（列表）二、数据类型1.整型与浮点型2.布尔型3.字符型三、如何创建一个张量1.tf.constant(张量内容,dtype=数据类型)2.tf.con
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2024-09-28 19:16:39
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9.2 误差的本质事实上，很多工作正是通过调整误差函数来达到鲁棒学习目的的。由于其良好的可导性与统计性，最小二乘误差，即 L 2 范数误差，成为在实际问题中常被采用的误差函数。然而，当数据混有异常点或显著噪音时，该误差函数往往导致模型较差的稳健性。解决该问题最简单也是最常见的策略，就是把L 2 范数误差直接替换为 L 1 范数误差[13] 。这种调整往往会显著提升算法的鲁棒性。L 1 范数误差的这
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2024-03-21 11:31:29
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rpy2 这个 R 包 是一个连接Python和R语言的接口，使用它就可以愉快的在Python中写R。预热因为 rpy2 是 R 与 Python 的接口，因此在下载rpy2前，应先检查其对应的版本。rpy2 对应版本查询进入 rpy2 官方文档： 戳这里 在 Document 节 选择你感兴趣的版本： 比如我想下载的是 rpy2 3.5.1 则我点击对应的3.5.x版本，进入以下页面，点击 b
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2023-12-25 23:36:22
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# 在Android中使用R和R2的探讨
在Android应用程序的开发中，资源管理是无处不在的。对于开发者来说，能够高效地访问和管理这些资源是至关重要的。安卓系统通过`R`类来帮助开发者实现这一目的。此外，`R2`类在Kotlin中被广泛使用，用以改进资源的引用方式。在这篇文章中，我们将深入探讨`R`和`R2`的使用，并结合代码示例加以说明。
## 什么是R类？
在Android中，`R`
# 如何实现“android R和 R2”的开发
## 流程
以下是实现“android R和 R2”的开发流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建一个新的Android项目 |
| 2 | 添加R和R2依赖库 |
| 3 | 在代码中调用R和R2的功能 |
## 详细步骤
### 步骤1：创建一个新的Android项目
在Android S
原创
2024-04-10 04:05:53
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# 如何在Android中实现R2替代R
Android开发中，资源访问的方式经历了多次变化。在Android 3.0 (Honeycomb) 及以后的版本中，Google引入了“R2”资源管理类，以改善资源的管理和使用体验。今天，我将为你详细讲解如何在Android项目中实现这个功能。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确实现R2替代R的整体流程。下面是我们要遵循的步骤：
| 步骤
# 如何在PyTorch中实现L2损失
在深度学习中，损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差距的一个重要指标。L2损失，也称为均方误差（Mean Squared Error，MSE），在回归任务中广泛使用。今天，我们将深入探讨如何在PyTorch中实现L2损失。
## 整体流程
在开始编码之前，我们先简单概述一下实现L2损失的整体流程。以下是每个步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|--
PyTorch使用教程-PyTorch构建神经网络(下)前言上节我们使用了PyTorch自己组建了一个线性回归模型,并且我们自己实现了一个网络和优化,如果这些你都了解了那这节我们就能顺其自然的使用PyTorch给我们的封装来实现一个简单的DNN模型了网络模型一个简单的DNN应该有这三部分组成输入,隐藏,输出层 有个好玩的游乐场 可以自己组件DNN来拟合数据,其中的超参数有:Learning rat
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2023-10-11 11:22:52
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