已存在的數(shù)據(jù)庫(kù)怎么使用呢
flask-migrate動(dòng)態(tài)遷移數(shù)據(jù)庫(kù)了解flask_migrate需要先了解flask-script没咙,那么flask-script的作用是什么呢缎谷?flask-script的作用是可以通過(guò)命令行的形式來(lái)操作Fla...
已存在的數(shù)據(jù)庫(kù)怎么使用呢
flask-migrate動(dòng)態(tài)遷移數(shù)據(jù)庫(kù)了解flask_migrate需要先了解flask-script没咙,那么flask-script的作用是什么呢缎谷?flask-script的作用是可以通過(guò)命令行的形式來(lái)操作Fla...
作業(yè)參考代碼有嗎
李宏毅GAN學(xué)習(xí)筆記(1)GAN Lecture 1 Yann LeCun: Adversarial training is the coolest thing since sliced bread....
@菜鳥(niǎo)瞎編 有心了
對(duì)比線性回歸脊另、邏輯回歸和SVM線性回歸是回歸模型雹熬,邏輯回歸和SVM是分類模型荆针。 線性回歸和邏輯回歸(廣義線性模型)是線性模型槽唾,SVM根據(jù)核函數(shù)的不同有線性模型和非線性模型裆甩。 邏輯回歸和SVM都是判別式模型...
@菜鳥(niǎo)瞎編 線性模型和核有什么關(guān)系。潘悼。 做了非線性變換就是非線性分類器了律秃?那么邏輯回歸豈不也是非線性分類器
對(duì)比線性回歸、邏輯回歸和SVM線性回歸是回歸模型治唤,邏輯回歸和SVM是分類模型友绝。 線性回歸和邏輯回歸(廣義線性模型)是線性模型,SVM根據(jù)核函數(shù)的不同有線性模型和非線性模型肝劲。 邏輯回歸和SVM都是判別式模型...
為什么不直接用sklearn
使用gensim和sklearn搭建一個(gè)文本分類器總的來(lái)講,一個(gè)完整的文本分類器主要由兩個(gè)階段郭宝,或者說(shuō)兩個(gè)部分組成:一是將文本向量化辞槐,將一個(gè)字符串轉(zhuǎn)化成向量形式;二是傳統(tǒng)的分類器粘室,包括線性分類器榄檬,SVM, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器等等...
然后把這些向量加起來(lái)再除以單詞數(shù)
使用不同的方法計(jì)算TF-IDF值歡迎大家訪問(wèn)我的博客以及簡(jiǎn)書本博客所有內(nèi)容以學(xué)習(xí)、研究和分享為主衔统,如需轉(zhuǎn)載鹿榜,請(qǐng)聯(lián)系本人海雪,標(biāo)明作者和出處,并且是非商業(yè)用途舱殿,謝謝奥裸! 一. 摘要 這篇文章主要介紹了計(jì)算TF-ID...
為什么要加起來(lái)啊
使用不同的方法計(jì)算TF-IDF值歡迎大家訪問(wèn)我的博客以及簡(jiǎn)書本博客所有內(nèi)容以學(xué)習(xí)、研究和分享為主沪袭,如需轉(zhuǎn)載湾宙,請(qǐng)聯(lián)系本人,標(biāo)明作者和出處冈绊,并且是非商業(yè)用途侠鳄,謝謝! 一. 摘要 這篇文章主要介紹了計(jì)算TF-ID...
svm真的是非線性模型嗎死宣?
對(duì)比線性回歸伟恶、邏輯回歸和SVM線性回歸是回歸模型,邏輯回歸和SVM是分類模型毅该。 線性回歸和邏輯回歸(廣義線性模型)是線性模型博秫,SVM根據(jù)核函數(shù)的不同有線性模型和非線性模型。 邏輯回歸和SVM都是判別式模型...
@2e8e2fd95f48 我覺(jué)得比不過(guò)諸如adam之類的梯度下降算法
遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背景 1鹃骂、遺傳算法原理 遺傳算法(Genetic Algorithms台盯,GA)是1962年美國(guó)人提出,模擬自然界遺傳和生物進(jìn)化論而成的一種并行隨機(jī)搜索最優(yōu)化方法畏线。 與自然界中...
@眀滒玩鬧 局限性是什么呢
遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背景 1静盅、遺傳算法原理 遺傳算法(Genetic Algorithms,GA)是1962年美國(guó)人提出寝殴,模擬自然界遺傳和生物進(jìn)化論而成的一種并行隨機(jī)搜索最優(yōu)化方法蒿叠。 與自然界中...
為什么要寫成共軛的形式呢
小波變換簡(jiǎn)介本文鏈接:個(gè)人站 | 簡(jiǎn)書 | CSDN版權(quán)聲明:除特別聲明外,本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議蚣常。轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處市咽。 1. 傅里葉變換的局限性 傅里葉變換只能得到一...
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又是一個(gè)沒(méi)有缺點(diǎn) 無(wú)敵的算法描述
【算法】超詳細(xì)的遺傳算法(Genetic Algorithm)解析00 目錄 遺傳算法定義 生物學(xué)術(shù)語(yǔ) 問(wèn)題導(dǎo)入 大體實(shí)現(xiàn) 具體細(xì)節(jié) 代碼實(shí)現(xiàn) 01 什么是遺傳算法? 1.1 遺傳算法的科學(xué)定義 遺傳算法(Genetic Algorithm...
遺傳算法無(wú)敵贞绳?沒(méi)有缺點(diǎn)嗎
遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背景 1谷醉、遺傳算法原理 遺傳算法(Genetic Algorithms,GA)是1962年美國(guó)人提出冈闭,模擬自然界遺傳和生物進(jìn)化論而成的一種并行隨機(jī)搜索最優(yōu)化方法俱尼。 與自然界中...
原小波基和復(fù)共軛什么區(qū)別嗎 有些寫這個(gè)有些寫共軛
小波變換簡(jiǎn)介本文鏈接:個(gè)人站 | 簡(jiǎn)書 | CSDN版權(quán)聲明:除特別聲明外,本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議萎攒。轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處遇八。 1. 傅里葉變換的局限性 傅里葉變換只能得到一...
ARIMA 是單步預(yù)測(cè)吧
時(shí)間序列模型(ARIMA)時(shí)間序列簡(jiǎn)介 時(shí)間序列 是指將同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)值按其先后發(fā)生的時(shí)間順序排列而成的數(shù)列矛绘。時(shí)間序列分析的主要目的是根據(jù)已有的歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 常用的時(shí)間序列模型 常用的時(shí)...
@2e8e2fd95f48 嗯 是的
時(shí)間序列的ADF檢驗(yàn)(單位根檢驗(yàn))from statsmodels.tsa.stattools import adfuller 可以看到里面的參數(shù)x:array_like刃永,1維货矮,時(shí)間序列 maxlag:int...
零假設(shè)有單位根
時(shí)間序列的ADF檢驗(yàn)(單位根檢驗(yàn))from statsmodels.tsa.stattools import adfuller 可以看到里面的參數(shù)x:array_like,1維揽碘,時(shí)間序列 maxlag:int...
有個(gè)地方寫錯(cuò)了,零假設(shè)無(wú)單位根次屠,p值越小越重要,p小于0.05時(shí)應(yīng)該時(shí)平穩(wěn)的雳刺。
這句話
當(dāng)我們看序列是否平穩(wěn)的結(jié)果時(shí)劫灶,一般首先看第二部分的p_value值。如果p_value值比0.05小掖桦,證明無(wú)單位根本昏,也就是說(shuō)序列非平穩(wěn)。如果p_value比0.05大則證明非平穩(wěn)枪汪。
時(shí)間序列的ADF檢驗(yàn)(單位根檢驗(yàn))from statsmodels.tsa.stattools import adfuller 可以看到里面的參數(shù)x:array_like涌穆,1維,時(shí)間序列 maxlag:int...