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4.4 连续值与缺失值处理
1794
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
4.4 连续值与缺失值处理 4.4 连续值与缺失值处理 对于连续值的属性,若每个取值作为一个分支则显得不可行,因此需要进行离散化处理,常用的方法为二分法,基本思想为:给定样本集D与连续属性α,二分法试图找到一个划分点t将样本集D在属性α上分为≤t与>t。 * 首先将α的所有取值按升序排列,所有相邻属性的均值作为候选划分点( n - 1 个,...
定制主题
2281
2021-02-24
《Vant 2.12 移动端组件库文档》
定制主题 介绍 示例工程 样式变量 定制方法 步骤一 引入样式源文件 按需引入样式(推荐) 手动引入样式 步骤二 修改样式变量 定制主题 介绍 Vant 提供了一套默认主题,CSS 命名采用 BEM 的风格,方便使用者覆盖样式。如果你想完全替换主题色或者其他样式,可以按照本文档进行主题定制。 示例工程 我们提供了一个基于 V...
结构
366
2022-06-11
《Blender 3.2 参考手册》
结构 样条线 控制点 样条线类型 多段线 贝塞尔 控制柄类型 NURBS 结构 样条线 样条线是曲线的一个子结构,是构成曲线物体的独立元素。曲线物体可以由多个不同的样条线组成,就像网格物体在同一物体下可以有不同的不连续网格一样。样条线定义了曲线的形状,可以通过改变它的 控制点 进行变换。样条线有三种不同的类型,它们在 样条线类型 中...
结构
410
2022-12-10
《Blender 3.4 参考手册》
结构 样条线 控制点 样条线类型 多段线 贝塞尔 控制柄类型 NURBS 结构 样条线 样条线是曲线的一个子结构,是构成曲线物体的独立元素。曲线物体可以由多个不同的样条线组成,就像网格物体在同一物体下可以有不同的不连续网格一样。样条线定义了曲线的形状,可以通过改变它的 控制点 进行变换。样条线有三种不同的类型,它们在 样条线类型 中...
共享式样
863
2018-09-10
《Sketch 3 中文手册》
共享式样 创建式样 新的文本图层 Sketch支持文本渲染路径,比如右边这样: 共享式样 你会经常想将多个文本设置为同一式样,共享式样能实现这一点,他们会将你分散在不同图层中的文本都保持同步。 值得注意的是,文本式样只能在一个文件中共享,一个文件中的不同页面不同画板都能够使用。 创建式样 想要创建新的文本式样,你需要先选中一个文本...
SAMPLE
533
2021-03-09
《ClickHouse v21.2 使用教程》
采样子句 SAMPLE K SAMPLE N SAMPLE K OFFSET M 采样子句 该 SAMPLE 子句允许近似于 SELECT 查询处理。 启用数据采样时,不会对所有数据执行查询,而只对特定部分数据(样本)执行查询。 例如,如果您需要计算所有访问的统计信息,只需对所有访问的1/10分数执行查询,然后将结果乘以10即可。 近似...
3.4. softmax回归
2031
2019-06-05
《动手学深度学习》
3.4. softmax回归 3.4.1. 分类问题 3.4.2. softmax回归模型 3.4.2.1. softmax运算 3.4.3. 单样本分类的矢量计算表达式 3.4.4. 小批量样本分类的矢量计算表达式 3.4.5. 交叉熵损失函数 3.4.6. 模型预测及评价 3.4.7. 小结 3.4.8. 练习 3.4. sof...
色彩校样
933
2021-08-20
《Krita 4.4 文档》
色彩校样 超出色域警告 色彩校样 如果我们需要打印 Krita 制作的图像,我们有时会发现屏幕上显示的效果跟打印出来的效果不太一样。有时候颜色深了,有时候颜色浅了,有时候红色会更冲,有时候反差弱化了。如果只是在打印一些简单的文档,这点小事没什么大不了的。然而到了专业印刷场景里这就是印刷事故了,毕竟颜色的偏差可能会严重影响图像的视觉效果。 为什么会发...
Dojo 应用程序支持主题
603
2020-09-06
《Dojo v7.0 使用手册》
Dojo 应用程序支持主题 制作支持主题的部件 theme.classes 方法 theme 中间件属性 可主题化部件示例 使用多个 CSS 模块 重写部件实例的主题 为部件传入额外的样式 制作支持主题的应用程序 更改当前激活的主题 Dojo 应用程序支持主题 Dojo 应用程序需要一种方法,来为所有部件展示一致的外观,这样用户...
七、类别不平衡问题
1797
2020-05-31
《AI算法工程师手册》
七、类别不平衡问题 7.1 再缩放 7.2 欠采样 7.3 过采样 七、类别不平衡问题 通常在机器学习中都有一个基本假设:不同类别的训练样本数目相当。 如果不同类别的训练样本数目稍有差别,通常影响不大。 如果不同类别的训练样本数目差别很大(极端情况下,如正类样本只有十个,反类样本一百万个),则会对学习过程造成影响。这就是类别不平衡问题...
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