文章目录 1 CTR简介2 逻辑回归——融合多种特征的推荐模型2.1 基于逻辑回归的推荐流程2.2 LR的数学形式2.3 逻辑回归在推荐上的优劣分析1 优势2 局限 3 从FM到FFM——特征自动交叉的解决方案3.1为什么需要特征交叉？——辛普森悖论3.2 POLY2模型——特征交叉的开始3.2 什么
Task05 本次学习参照Datawhale开源学习：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/tree/main/ml-with-sklearn 内容安排如下，主要是一些代码实现和部分原理介绍。 5. k均值聚类 无监督学习训练样本的标签信息是未知的，目标是通过对无标签训练样本的学习来
【Computer Graphics】Offline Rendering Heskey0 (Bilibili) December 2021 Based On Mark Pauly's Thesis[1999] and 《PBRT》 Contents Chapter 1 . Sampling Techniques In Path Tracing 1.1. Inverse CDF (Cumulative Density Function) There are many techniques for
模型评估与选择 1 经验误差和过拟合 错误的样本占样本的总数的比例叫做error rate，精度为1-a/m。 学习器的实际预测输出与样本的真实输出直接的差异叫做误差（error）。 学习器在训练集上的误差为训练误差（trainning error）或者经验误差（empirical error）。 学习器在新样本上的误差称为泛
有 n 只青蛙位于坐标轴 OX 上，对于每只青蛙，有两个已知值 xi、ti，表示第 i 只青蛙在坐标的位置（各不相同）以及它的舌头的长度。同样有 m 只蚊子一只接一只的落到坐标轴上，对于每只蚊子，有两个已知值， pj 表示第 j 只蚊子所在的位置，bj 为第 j 只蚊子的重量。青蛙和蚊子表示为坐标上
Navigator ExampleReference Example Constraint Relaxiation, whereby the constraint set is replaced by another constraint set that does not involve coupling. Multiarmed bandit problem, involves n projects of which only one can be worked on at any time
You are given a binary array nums (0-indexed). We define xi as the number whose binary representation is the subarray nums[0..i] (from most-significant-bit to least-significant-bit). For example, if nums = [1,0,1], then x0 = 1, x1 = 2, and x2
两个原则： 平移不变性局部性 这两个在图片里面找模式的原则启发了之后的设计。 重新考察全连接层 将输入和输出变形为矩阵（宽度，高度） 将权重变形为4-D张量（ h h
1、换函数exp()(0ms,100%;6.2MB,5%) 1 int mySqrt(int x) { 2 if(x==0) 3 return x; 4 int num=exp(0.5*log(x)); 5 if(long (num+1)*(num+1)<=x) 6 return num+1; 7 else 8 return num; 9 } 2、二分查找(4ms,59%;5.8M
决策树一回归 文章目录 决策树一回归一、概述二、回归树建立1. 原理2. 算法叙述 三、示例四. Python 实现程序源代码运行结果: 参考: 核心: 划分点选择 + 输出值确定. 一、概述 决策树是一种基本的分类与回归方法, 本文叙述的是回归部分.回归决策树主要指 CART (classi
CRT 令 R R R是基环 (base ring)，那么 R [ x ]
给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的 算术平方根 。 由于返回类型是整数，结果只保留 整数部分 ，小数部分将被 舍去 。 注意：不允许使用任何内置指数函数和算符，例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。 示例 1： 输入：x = 4 输出：2 示例 2： 输入：x = 8 输出：2 解释：8 的算术平方根是 2.82842..., 由
给你一个数组 rectangles ，其中 rectangles[i] = [xi, yi, ai, bi] 表示一个坐标轴平行的矩形。这个矩形的左下顶点是 (xi, yi) ，右上顶点是 (ai, bi) 。 如果所有矩形一起精确覆盖了某个矩形区域，则返回 true ；否则，返回 false 。
文章目录 前言SolutionsABCDObservation 1Observation 2Solution EF Code 前言 神迹: 模拟赛切掉 A,C,E，但不会 B,D,F。 真就涉及到一丢丢构造和贪心就不会做呗，我是真的菜。 Solutions A 不难发现，每次操作可以将 a
贝叶斯分类器I 贝叶斯决策论问题： 朴素贝叶斯分类器目标函数求解补充 半朴素贝叶斯分类器独依赖估计（ODE） 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论实在概率框架下实施决策得基本方法。 对分类任务来说，在所有相关概率都已知得理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失选择
题面 土豆游戏公司最新3A大作《加班狗：军团》发售啦！ 本作设定在赛博朋克风格的虚构未来都市鹅城。鹅城被堕落的资本垄断巨头所掌控，腐败的北山法院强行通过了无限制加班法，迫使所有平民变成加班狗，为强大的剥削集团贡献出所有剩余价值。玩家的任务就是组建力量反抗压迫。 本作的特色在
积分梯度是一种神经网络可解释性方法此方法首先在论文《Gradients of Counterfactuals》中提出，后来 《Axiomatic Attribution for Deep Networks》再次介绍了它，这已经是2016～2017年间的工作了此方法已得到较多应用，但是也有一些反对者表示其给出的结果对于积分路径敏感，不能给出
我们基于极大似然法来推导二元逻辑回归的损失函数，这个推导过程能够帮助我们了解损失函数怎么 得来的，以及为什么 J ( θ ) J(\the
修改加载图标的默认颜色 在已经添加下拉刷新页面对应的json文件中添加 "enablePullDownRefresh": true, "backgroundTextStyle": "dark" //下拉刷新函数 onPullDownRefresh:function(){ //.... wx.stopPullDownRefresh({ success: (
sklearn——转换器（Transformer）与预估器（estimator） 文章目录 sklearn——转换器（Transformer）与预估器（estimator）转换器 Transformerfit 与 fit_transform 与 transform值得注意的是 扒拉了下源码（可以不看这部分，看上面结论就够了） 预估器 Estimator 在我之前接触的sklearn中，有
三次样条插值函数matlab代码实现 xi=[27.7 28 29 30] yi=[4.1 4.3 4.1 3] si=[3 -4] diffq(xi,yi) s=splin3(xi,yi,si) simplify(s) %均差表计算 function p=diffq(xi,yi) n=length(xi); f=ones(n,n); %对差商表第一列赋值 for kk=1:n f(kk)=yi(kk); end for i1=2:n
一，简介 测试生成：一是保证故障在其源处的再现，二是把故障效应传播到电路的某一原始输出 组合电路的测试生成是一个NP-complete 问题 所有的算法都基于4 个最主要的操作过程：激活（excitation）、敏化（sensitization）、确认（justification）和蕴
sobol 是一种均匀数组替代随机半球采样，对降噪非常好 引用如下 vec2 ua=sobolVec2(int(frameCounter)+1,maxBounce); vec3 L = SampleCosineHemisphere(ua.x, ua.y, N); 完整项目代码https://blog.csdn.net/asaqlp/article/details/120828724 fshader.fsh #version 330 core
无约束坐标下降法 坐标下降法即在目标函数每一次迭代沿着一个坐标分量方向最小化。这不仅简化了搜索方向的计算，而且经常使得步长选择变得容易，因为沿着分量方向的线性最小化相对容易求得。在这个算法中，坐标的顺序是变化的。由下图所示，给定
给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的 算术平方根 。 由于返回类型是整数，结果只保留 整数部分 ，小数部分将被 舍去 。 注意：不允许使用任何内置指数函数和算符，例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。 示例 1： 输入：x = 4 输出：2 示例 2： 输入：x = 8 输出：2 解释：8 的算术平方根是 2.82842...,
