原文地址:參數和非參數模型——當我談到參數我在說些什么 - 知乎 (zhihu.com) 對觀察數據集進行描述 假如現在給我們觀察數據,其中 是表征這個觀察數據的特征和標簽,其中的表示特征維度,表示樣本數量。 如果我們嘗試對這個觀察數據進行模型描述,我們可以怎么描述呢?把這個問題記住,我們繼續 ...
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2018-09-03 10:31 0 1268 推薦指數:
原文地址:參數和非參數模型——當我談到參數我在說些什么 - 知乎 (zhihu.com) 對觀察數據集進行描述 假如現在給我們觀察數據,其中 是表征這個觀察數據的特征和標簽,其中的表示特征維度,表示樣本數量。 如果我們嘗試對這個觀察數據進行模型描述,我們可以怎么描述呢?把這個問題記住,我們繼續 ...
判別模型(discriminative model)和生成模型(generative model):預測后驗概率還是聯合概率 判別模型: 直接對輸入空間到輸出空間的映射h(x)做預測,或者直接對條件概率分布P(y|x)做預測 PM,SVM,NN,KNN,LR,DT ...
.NET Core WEB API 模型綁定方式有以下表格中的幾種: 特性 綁定源 [FromHeader] 請求標頭 [FromQuery] 請求查詢字符串參數 ...
目錄 參數模型 算法實現 CRC-32 CRC-32/MPEG-2 表生成算法 參考資料 本文源碼 參數模型 CRC即循環冗余校驗碼(Cyclic Redundancy Check):是數據通信領域 ...
摘要:近來,增大模型規模成為了提升模型性能的主要手段。特別是NLP領域的自監督預訓練語言模型,規模越來越大,從GPT3的1750億參數,到Switch Transformer的16000億參數,又是一個數量級的增加。 本文分享自華為雲社區《一文帶你了解MindSpore支持的萬億級參數超大 ...
VDnet:https://github.com/zsyOAOA/VDNet RIDnet:https://github.com/saeed-anwar/RIDNet 傳統方法:DCT模型 image prior ,Google noise2noise, Nvidia 一些算法 ...
非線性回歸是在對變量的非線性關系有一定認識前提下,對非線性函數的參數進行最優化的過程,最優化后的參數會使得模型的RSS(殘差平方和)達到最小。在R語言中最為常用的非線性回歸建模函數是nls,下面以car包中的USPop數據集為例來講解其用法。數據中population表示人口數,year表示年份 ...
參數模型驗證 一般是對傳入的參數按照制定規則校驗,該章節主要演示在服務端對傳入參數進行校驗 校驗主要包括3點: 1,定義驗證規則 2,按照規則進行檢查 3,錯誤報告 1,定義驗證規則 這里介紹3中驗證方式: 方式一:使用 Data Annotations程序集,通過屬性注解 ...