dropout 参数 返回 返回类型 代码示例 dropout paddle.fluid.layers.dropout (x, dropout_prob, is_test=False, seed=None, name=None, dropout_implementation=’downgrade_in_infer’)[源代码] dropo...

测试概览 质量总分 手动测试用例 自动化测试用例 手动测试计划分布图 自动化测试执行率和通过率趋势 自动化测试计划执行详情瀑布图 场景和 API 执行分布图 测试概览 测试概览目的是通过数据统计分析来帮助测试主管和测试人员来更高效地查看和管理自己的测试相关任务。 测试概览包括手动测试和自动化测试，基于迭代进行统计分析。 请进入 组织 ...

LDA*（Latent Dirichlet Allocation） 1. 算法介绍 整体说明 Gibbs Sampling Collapsed Gibbs Sampling F+LDA 2. 分布式训练 on Angel 3. 运行 & 性能 Reference LDA*（Latent Dirichlet Allocation） L...

数值型数据 方法一：区分类别 方法二：高斯分布 总体标准差和样本标准差 代码实现提示 数值型数据 你可能已经注意到，在讨论近邻算法时，我们使用的都是数值型的数据，而在学习朴素贝叶斯算法时，用的是分类型的数据。 比如，人们对法案的投票有赞成和否决两类；音乐家可以用他们演奏的乐器来分类等等。这些分类之间是没有距离的，萨克斯手和钢琴家的距离并不会...

3.6 softmax回归的从零开始实现 3.6.1 获取和读取数据 3.6.2 初始化模型参数 3.6.3 实现softmax运算 3.6.4 定义模型 3.6.5 定义损失函数 3.6.6 计算分类准确率 3.6.7 训练模型 3.6.8 预测 小结 3.6 softmax回归的从零开始实现 这一节我们来动手实现softmax回...

1.3.5.6 马尔科夫链 1.3.5.6 马尔科夫链 马尔可夫链过渡矩阵P以及在状态p的概率分布： 0 <= P[i,j] <= 1 ：从状态i变化到j的概率 过度规则： $p{new} = P^T p{old}$ all(sum(P, axis=1) == 1) , p.sum() == 1 : 正态化写一个脚本产生五种状态，...

3.2 线性几率回归 3.2 线性几率回归 回归就是通过输入的属性值得到一个预测值，利用上述广义线性模型的特征，是否可以通过一个联系函数，将预测值转化为离散值从而进行分类呢？线性几率回归正是研究这样的问题。对数几率引入了一个对数几率函数（logistic function）,将预测值投影到0-1之间，从而将线性回归问题转化为二分类问题。 ...

dropout3d 参数 返回 代码示例 dropout3d paddle.nn.functional. dropout3d ( x, p=0.5, training=True, name=None ) [源代码] 该算子根据丢弃概率 p ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 NCDHW 的5维张量，通道指的是其中的形状为 ...

八、随机性 布尔值和比较 字符串比较 比较数组和值 条件语句 一般形式 示例：”另一个” 迭代 扩展数组 示例：计算正面的数量 示例：100 次投掷中的正面数量 Monty Hall 问题 解法 模拟 发现概率 事件不会发生的时候 所有结果等可能的时候 两个事件必须同时发生时 事件以两种不同的方式发生 至少有一个成功 抽...

生存回归 1 基本概念 1.1 生存数据 1.2 描述生存时间分布规律的函数 2 加速失效时间模型(AFT) 3 例子 4 参考文献 生存回归 1 基本概念 1.1 生存数据   生存数据就是关于某个体生存时间的数据。生存时间就是死亡时间减去出生时间。例如，以一个自然人的出生为“出生”，死亡为“死亡”。那么，死亡时间减去出生时间，...