二、朴素贝叶斯法 2.1 原理 2.2 期望风险最小化 2.3 算法 2.4 贝叶斯估计 二、朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 对给定的训练集： 首先基于特征条件独立假设学习输入、输出的联合概率分布。 然后基于此模型，对给定的输入 ，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 。 朴素贝叶斯法...

All In One 部署与卸载 All In One 最小化部署 KubeCube 卸载 All In One 部署与卸载 All In One 最小化部署 KubeCube 卸载 最后修改 April 11, 2023 : Release v1.8 doc (#57) (cbc6022b)

池化 1. pool2d/pool3d 2. roi_pool 3. sequence_pool 池化 池化的作用是对输入特征做下采样和降低过拟合。降低过拟合是减小输出大小的结果，它同样也减少了后续层中的参数的数量。 池化通常只需要将前一层的特征图作为输入，此外需要一些参数来确定池化具体的操作。在PaddlePaddle中我们同样通过设定池化...

体积 -> 网格 节点 输入 属性 输出 体积 -> 网格 节点 卷到网格*节点在一个卷的 “表面 “上生成一个网格。这个表面是由一个阈值定义的。所有数值大于阈值的体素都被认为是在里面。 输入 体积光渲染 标准的几何图形输入。 体素数量 指定最终网格的近似分辨率。象素大小适应整个体积的大小。 体素大小 使用一个固定的分辨率，在音...

体积 -> 网格 节点 输入 属性 输出 体积 -> 网格 节点 卷到网格*节点在一个卷的 “表面 “上生成一个网格。这个表面是由一个阈值定义的。所有数值大于阈值的体素都被认为是在里面。 输入 体积光渲染 标准的几何图形输入。 体素数量 指定最终网格的近似分辨率。象素大小适应整个体积的大小。 体素大小 使用一个固定的分辨率，在音...

Nesterov 加速梯度 Yurii Nesterov 在 1983 年提出的动量优化的一个小变体几乎总是比普通的动量优化更快。 Nesterov 动量优化或 Nesterov 加速梯度（Nesterov Accelerated Gradient，NAG）的思想是测量损失函数的梯度不是在局部位置，而是在动量方向稍微靠前（见公式 11-5）。 与普通的动...

Angel中的优化器 1. SGD 2. Momentum 3. AdaGrad 4. AdaDelta 5. Adam 4. FTRL Angel中的优化器 机器学习的优化方法多种多样, 但在大数据场景下, 使用最多的还是基于SGD的一系列方法. 在Angel中目前只实现了少量的最优化方法, 如下: 基于随机梯度下降的方法 SDG:...

MaxPool1D 参数 形状 返回 代码示例 MaxPool1D paddle.nn.MaxPool1D ( kernel_size, stride=None, padding=0, return_mask=False, ceil_mode=False, name=None ) [源代码] 该算子根据输入 x , kernel_siz...

游戏配置介绍 总览 配置细节 游戏配置介绍 总览 为了让玩家更进一步了解游戏机制的实现，我们开放了部分参数供玩家进行调整。我们希望玩家可以通过修改对应的参数，来实现各种不同的环境。同时，也可以设计自己的代理环境，用于对算法的快速验证。 GoBigger 将可配置参数统一放在 gobigger/server/server_default_conf...

Binary Search Tree Iterator Binary Search Tree Iterator Implement an iterator over a binary search tree (BST). Your iterator will be initialized with the root node of a BST. ...