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  • 一、集成学习误差

    一、集成学习误差 一、集成学习误差 考虑一个二类分类问题。设单个样本为 ,真实类别为 。 假定基类分类器的错误率为 ,即对每个基分类器 有: 。 假设集成学习通过简单投票法结合 个基分类器 。即:若有超过半数的基分类器正确,则集成分类就正确。根据描述,给出集成学习器为: 。 集成学习器预测错误的条件为: 个基分类器预测正确,其中 ...
  • 跳表

    跳表 概述 结构 查找 插入 删除 迭代 跳表 概述 跳表(SkipList)是由William Pugh提出的。他在论文《Skip lists: aprobabilistic alternative to balancedtrees》中详细地介绍了有关跳表结构、插入删除操作的细节。 这种数据结构是利用概率均衡 技术,加快简化插入、...
  • 使用 PyTorch 进行深度学习

    使用PyTorch进行深度学习 深度学习构建模块:仿射变换, 非线性函数以及目标函数 仿射变换 非线性函数 Softmax和概率 目标函数 优化和训练 使用PyTorch创建网络组件 示例: 基于逻辑回归与词袋模式的文本分类器 使用PyTorch进行深度学习 译者:bdqfork 校对者:FontTian 作者 : Ro...
  • 集群总览

    集群总览 集群总览 集群总览相当于飞机的总控台,您可通过该界面查看组织中集群、机器的运行状况,也可对机器设置标签或执行下线。 分组 默认情况下,机器将按照集群维度进行分组,您也可以自行选择以内存或 CPU 核数分组。 过滤 平台提供多种过滤条件,便于您快速找到目标机器。在 过滤 中选择对应条件或直接输入文本信息,即可实现搜索。...
  • 效能洞察

    效能洞察 概览 构建效能 测试效能 部署效能 配置 效能洞察 概览 访问数据视图 -> 效能洞察,可以从效率、质量和进度对项目进行预览。点击项目名称,可查看服务的构建、部署、测试数据,帮助分析各个环节的变化过程以及效能短板。 构建效能 展示可选时间可选项目的构建数据,包括周构建趋势、构建健康度、日构建频次、平均构建时长、最近 10 ...
  • Dropout

    Dropout 参数 形状 代码示例 使用本API的教程文档 Dropout paddle.nn. Dropout ( p=0.5, axis=None, mode=”upscale_in_train”, name=None ) [源代码] Dropout是一种正则化手段,该算子根据给定的丢弃概率 p ,在训练过程中随机将一些神经元输出设...
  • 简介

    简介 概述 关键特性 Koordinator vs 其他概念 Koordinator QoS vs Kubernetes QoS Koordinator scheduler vs kube-scheduler 接下来 简介 欢迎来到 Koordinator! 概述 Koordinator 是一个基于 QoS 的 Kubernetes 混...
  • 九、经验分布

    九、经验分布 概率分布 经验分布 经验直方图 平均定律 从总体中取样 样本的经验分布 样本的经验直方图的总结 轮盘赌 多次游戏 统计量的经验分布 参数 统计 模拟统计量 模拟的威力 估计敌军飞机的数量 模拟统计 良好的近似 参数的不同估计 技术注解 九、经验分布 原文:Empirical Distributio...
  • linear_chain_crf

    linear_chain_crf 参数 返回 返回类型 代码示例 linear_chain_crf 查看属性与别名 API属性:声明式编程(静态图)专用API paddle.fluid.layers.linear_chain_crf ( input, label, param_attr=None, length=None ) [源代码]...