4.1 rank API 概述 4.2 rank API 详解 4.2.1 Personal Rank API 4.2.1.0 数据准备 4.2.1.1 功能介绍 Params 4.2.1.2 使用方法 Method & Url Request Body Response Status Response Body 4.2.1.3 适用场景 ...

核函数相关 kernel-smooth.regression 核函数概率密度回归 kernel-smooth.density 核函数概率密度分布 核函数相关 kernel-smooth.regression 核函数概率密度回归 用于画核函数概率密度回归曲线，支持单字段或者双字段。 具体用法见示例： dv . transform ({ ...

概率统计 概率统计 1 已知有个rand7()的函数，返回1到7随机自然数，让利用这个rand7()构造rand10() 随机1~10。 分析：这题主要考的是对概率的理解。程序关键是要算出rand10，1到10，十个数字出现的考虑都为10%.根据排列组合，连续算两次rand7出现的组合数是7*7=49，这49种组合每一种出现考虑是相同的。怎么从...

一、蒙特卡洛方法 1.1 布丰投针问题 1.2 蒙特卡洛积分 1.3 蒙特卡洛采样 一、蒙特卡洛方法 蒙特卡洛方法Monte Carlo 可以通过采用随机投点法来求解不规则图形的面积。 求解结果并不是一个精确值，而是一个近似值。当投点的数量越来越大时，该近似值也越接近真实值。 蒙特卡洛方法也可以用于根据概率分布来随机采样的任务。 ...

1.16. 概率校准 1.16. 概率校准 校验者: @曲晓峰 @小瑶 翻译者: @那伊抹微笑 执行分类时, 您经常希望不仅可以预测类标签, 还要获得相应标签的概率. 这个概率给你一些预测的信心. 一些模型可以给你贫乏的概率估计, 有些甚至不支持概率预测. 校准模块可以让您更好地校准给定模型的概率, 或添加对概率预测的支持. 精确校准的分类器是...

Vector Representations of Words 亮点 动机: 为什么需要学习 Word Embeddings? 处理噪声对比训练 Skip-gram 模型 建立图形 训练模型 嵌套学习结果可视化 嵌套学习的评估: 类比推理 优化实现 总结 Vector Representations of Words 在本教...

优化器的用法 Keras优化器的公共参数 SGD RMSprop Adagrad Adadelta Adam Adamax Nadam TFOptimizer 优化器的用法 优化器(optimizer)是编译Keras模型的所需的两个参数之一： from keras import optimizers model ...

简介 Rust 适合哪些人 开发团队 学生 公司 开源开发者 重视速度和稳定性的开发者 本书适合哪些人 如何阅读本书 源代码 简介 ch00-00-introduction.md commit d036f7f049fb4884f63993901ff14d674c8dfb09 注意：此书的英文原版与 No Starc...

1 测试环境 1.1 软硬件信息 1.2 服务配置 1.3 名词解释 2 测试结果 2.1 schema 2.2 single 插入 2.2.1 插入速率测试 压力参数 性能指标 结论 2.2.2 压力上限测试 压力参数 性能指标 结论 2.3 batch 插入 2.3.1 插入速率测试 压力参数 性能指标 结论 ...