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GaussianNoise GaussianDropout AlphaDropout [source] GaussianNoise keras . layers . GaussianNoise ( stddev ) 应用以 0 为中心的加性高斯噪声。 这对缓解过拟合很有用（你可以将其视为随机数据增强的一种形式）。高斯噪声（GS）是...

参考资料与推荐阅读 参考资料与推荐阅读 本书是一本TensorFlow技术手册，并不包含太多关于机器学习/深度学习的理论知识。然而一本好的机器学习入门资料仍然对TensorFlow技术的理解至关重要。对于希望入门机器学习/深度学习原理的读者，笔者给出（具有个人主观色彩和局限的）以下阅读建议。 如果你是一名在校大学生，具有较好的数学基础，可以从以下教...

前言 1. GIMP 用户手册作者及贡献者 前言 1. GIMP 用户手册作者及贡献者 文档 Alexandre Prokoudine , Aliya Rahmani , Anders Jonsson , Andre Klapper , Andrew Pitonyak , Axel Wernicke , Calum Mackay , Daniel...

分层字典 Help wanted! The following content of this documentation page has been machine-translated. But unlike other websites, it is not done on the fly. This translated text lives ...

胶片 像素过滤 透明 胶片 参考 面板: 渲染 ‣ 胶片 曝光 这可用于更改图像的亮度。与 色彩管理 面板中的 曝光 选项不同，此曝光选项适用于 数据 ，而色彩管理曝光位于 视图变换 上。 像素过滤 由于图像和屏幕的分辨率有限，像素过滤是避免 锯齿 .的必要手段。这是通过轻微模糊图片锐边达到效果的。 类型 使用像素过滤算法。 ...

Edward中文文档 关于Edward-cn 我们开始吧！ 安装 注 Resources Edward中文文档 Edward的设计反映了概率建模的基础。 它定义了可互换的组件，并且可以使用概率模型进行快速实验和研究。 Edward被命名的梗是George Edward Pelham Box 。Edward的设计遵循了Box先生的统计学和机...

2.8. 密度估计 2.8. 密度估计 2.8.1. 密度估计: 直方图 2.8.2. 核密度估计 2.8. 密度估计 2.8. 密度估计 校验者: @不将就 @barrycg 翻译者: @Xi 密度估计涉及了无监督学习，特征工程和数据建模这三个不同的领域。一些最流行和最有用的密度估计方法是混合模型，如高斯混合( sklearn.mix...

贝叶斯法则 贝叶斯法则 贝叶斯法则描述了P(h)、P(h|D)、P(D)、以及P(D|h)这四个概率之间的关系： 这个公式是贝叶斯方法论的基石。在数据挖掘中，我们通常会使用这个公式去判别不同事件之间的关系。 我们可以计算得到在某些条件下这位运动员是从事体操、马拉松、还是篮球项目的；也可以计算得到某些条件下这位客户是否会购买Sencha绿茶等。...