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  • 11.1. 主要符号一览

    1073 2019-06-05 《动手学深度学习》
    11.1. 主要符号一览 11.1.1. 数 11.1.2. 集合 11.1.3. 操作符 11.1.4. 函数 11.1.5. 导数和梯度 11.1.6. 概率和统计 11.1.7. 复杂度 11.1. 主要符号一览 下面列举了本书中使用的主要符号。 11.1.1. 数 :标量 :向量 :矩阵 :张量 11.1....
  • Categorical

    Categorical 使用本API的教程文档 Categorical class paddle.distribution. Categorical ( logits, name=None ) [源代码] 类别分布是一种离散概率分布,其随机变量可以取K个相互独立类别的其中一个。 概率质量函数(pmf)为: 上面公式中: 表示:如...
  • 八、t-SNE

    八、t-SNE 8.1 SNE 8.2 对称 SNE 8.3 拥挤问题 8.4 t-SNE 8.5 t-SNE 改进 8.5.1 kNN 图的相似度表示 8.5.2 梯度求解优化 八、t-SNE t-SNE:t-distributed stochastic neighbor embedding 是一种非线性降维算法,它是由SNE ...
  • 5.1.2. Aplec 适配器线索构造系统

    1. Aplec 系统使用文档 1.1. Aplec概述 1.1.1. 文档说明 1.1.2. 适用对象 1.1.3. 术语和缩略词 1.2. Aplec系统数据展示说明 1.2.1. Aprus Lead计算部分 1.2.2. Aprus Evaluation部分 1.2.3. Aprus Info部分 1.2.4. Aprus 故障概况 ...
  • 贝叶斯网络(Bayesian Belief Network)

    Deeplearning Algorithms tutorial 贝叶斯网络(Bayesian Belief Network) 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶、智能助手...
  • 三、马尔可夫随机场

    三、马尔可夫随机场 3.1 马尔科夫性 3.2 极大团 3.3 势函数 3.4 图像降噪应用 三、马尔可夫随机场 根据前面的介绍,有向图模型可以将一组变量上的联合概率分布分解为局部条件概率分布的乘积。无向图模型也可以表示一个分解形式。 马尔可夫随机场Markov Random Field:MRF 是一种著名的无向图模型。 现实任务中,...
  • grand (随机数管理)

    字符列表 随机整数 随机字符串 概率性计算 grand 模块实现了对随机数操作的封装和改进,实现了极高的随机数生成性能,提供了丰富的随机数相关操作方法。 使用方式: import "github.com/gogf/gf/util/grand" 接口文档: https://godoc.org/github.com/gogf/gf/ut...
  • grand (随机数管理)

    字符列表 随机整数 随机字符串 概率性计算 grand 模块实现了对随机数操作的封装和改进,实现了极高的随机数生成性能,提供了丰富的随机数相关操作方法。 使用方式: import "github.com/gogf/gf/util/grand" 接口文档: https://godoc.org/github.com/gogf/gf/ut...
  • 随机数-grand

    字符列表 随机整数 随机字符串 概率性计算 grand 模块实现了对随机数操作的封装和改进,实现了极高的随机数生成性能,提供了丰富的随机数相关操作方法。 使用方式: import "github.com/gogf/gf/v2/util/grand" 接口文档: https://pkg.go.dev/github.com/gogf/g...
  • 一、Hmmlearn

    一、Hmmlearn 1.1 GaussianHMM 1.2 GMMHMM 1.3 MultinomialHMM 一、Hmmlearn hmmlearn 中有三种隐马尔可夫模型:GaussianHMM 、GMMHMM 、MultinomialHMM 。它们分别代表了观测序列的不同分布类型。 1.1 GaussianHMM Gaussi...