最近在自学python,简单的总结了一下文件的输入的方式. 1. f=open("foo.txt") line=f.readline() while line: print(line,end='') line=f.readline() f.close() 2. for line in open("foo.txt"): print(line,end='') 3. f=open("foo.txt") lines=f.readlines() for l
一种scanf var x intfmt.Println("input a int number")fmt.Scan(&x)fmt.Printf("读取到内容:%d\nhe",x)一种 bufio reader := bufio.NewReader(os.Stdin)res,_ := reader.ReadString('\n')fmt.Printf("读取到内容%s\n",res) package main import ( "
目录 一.softmax 二.normalization 三.standardization 一.softmax 为什么使用softmax,不用normalization? “max” because amplifies probability of largest “soft” because still assigns some probability to smaller softmax层是一种归一化的方式,常应用在多分类的最后一阶段,对于网络产生的结果 xi 执行 softmax(X)i
二分类:Logistic regression 多分类:Softmax分类函数 对于损失函数,我们求其最小值, 对于似然函数,我们求其最大值. Logistic是loss function,即: 在逻辑回归中,选择了 “对数似然损失函数”,L(Y,P(Y|X)) = -logP(Y|X). 对似然函数求最大值,其实就是对对数似然损失函数求最小值. Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification