转自:https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/53149760 https://www.tensorflow.org/tutorials/representation/word2vec?hl=zh-cn 1.公式 //链接的博客里讲的很不错,当两个样本标签相同,即相似y=1,则欧式距离越大损失函数越大,反之,欧式距离越小,损失函数越小: 当两样本不相似时y=0,只有后一项,若欧式距离越小反而loss越大:欧式距离越大loss越小. 噪声对比估计

一直对机器学习里的loss函数不太懂,这里做点笔记. 符号表示的含义,主要根据Andrew Ng的课程来的,\(m\)个样本,第\(i\)个样本为\(\vec x^{(i)}\),对应ground truth标签为\(y^{(i)}\). 线性回归 假设函数: \[ \begin{align} h_{\vec \theta}(\vec x^{(i)}) & = \vec \theta^T \vec x \\ \end{align} \] 损失函数: 使用MSE(mean squared erro

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按

ThinkPHP3.2 G函数代码及 使用方法 代码: // 内存是否可调用 define('MEMORY_LIMIT_ON',function_exists('memory_get_usage')); /** * 记录和统计时间(微秒)和内存使用情况 * 使用方法: * <code> * G('begin'); // 记录开始标记位 * // ... 区间运行代码 * G('end'); // 记录结束标签位 * echo G('begin','end',6); // 统计区间运行时间 精确

php 安全过滤函数代码,防止用户恶意输入内容. //安全过滤输入[jb] function check_str($string, $isurl = false) { $string = preg_replace('/[\\x00-\\x08\\x0B\\x0C\\x0E-\\x1F]/','',$string); $string = str_replace(array("\0","%00","\r"),'',$string); empty($i

使用正则表达式匹配JS函数代码 String someFunction="init"; Pattern regex = Pattern.compile("function\\s*?"+someFunction+"\\(.*?\\)\\s*?\\{[^{}]*?(\\{.*?\\})*[^{}]*?\\}", Pattern.DOTALL | Pattern.CASE_INSENSITIVE | Pattern.UNICODE_CASE | Pat

网上找到的实现md5函数代码,包括一个头文件md5.h和一个源文件md5.c,用下面的测试代码test.c测试通过,各文件依次如下: 头文件md5.h #ifndef MD5_H #define MD5_H typedef struct { unsigned int count[2]; unsigned int state[4]; unsigned char buffer[64]; }MD5_CTX; #define F(x,y,z) ((x & y) | (~x & z)) #defin

原文:https://github.com/yangshun/front-end-interview-handbook/blob/master/questions/javascript-questions.md 最近将持续翻译JavaScript面试题,希望对各位有所帮助. (文章中斜体字部分为译者添加) 目录: Part 1(事件委托/this关键字/原型链/AMD与CommonJS/自执行函数) Part 2 (null与undefined/闭包/foreach与map/匿名函数/代码组织)

loss函数指单个样本的预测值和真值的偏差 cost函数指整体样本的预测值和真值的偏差

转自:http://nkwavelet.blog.163.com/blog/static/2277560382013103010312144/ x264版本:   x264-snapshot-20140226-2245  1.     首先对主函数进行分析,main函数很简洁,主要有三个步骤,见下图: 2.   接下来分析一下Parse函数中的主要过程: static int parse( int argc, char **argv, x264_param_t *param, cli_opt_t

Javascript时间差计算函数代码实例 <script language="javascript"> Date.prototype.dateDiff = function(interval,objDate){ //若參數不足或 objDate 不是日期物件則回傳 undefined if(arguments.length<2||objDate.constructor!=Date) return undefined; switch (interval) { //計算

<h1>团购啦!</h1><p>还剩<span id="times"></span></p> <SCRIPT LANGUAGE="JavaScript"> function _fresh(){ var endtime=new Date("2012/12/20,00:00:00"); var nowtime = new Date(); var leftsecond=

这篇文章主要介绍了C#实现为类和函数代码自动添加版权注释信息的方法,主要涉及安装文件的修改及函数注释模板的修改,需要的朋友可以参考下   本文实例讲述了C#实现为类和函数代码自动添加版权注释信息的方法,分享给大家供大家参考之用.具体方法如下: 以web项目为例: 一:给类加注释 1.在visual studio 的安装路径下 如:[盘符]:/Program files/Microsoft Visual Studio 8/Common7/IDE/ItemTemplates/web/cshare/2

从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于反推模型中的参数.即在参数空间中选择最有可能导致样本结果发生的参数.因为结果已知,则某一参数使得结果产生的概率最大,则该参数为最优参数. 似然函数:\[ l(\theta) = p(x_1,x_2,...,x_N|\theta) = \prod_{i=1}^{N}{p(x_i|\theta)}\]

Python中sort和sorted函数代码解析 本文研究的主要是Python中sort和sorted函数的相关内容,具体如下. 一.sort函数 sort函数是序列的内部函数 函数原型: L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) 函数作用: 它是把L原地排序,也就是使用后并不是返回一个有序的序列副本,而是把当前序列变得有序 参数说明: (1) cmp参数 cmp接受一个函数,拿整形举例,形式为:     def f(a,b):    return a-

调用函数代码和示例   Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/--> 1 首先 .h 文件中定义:   CComPtr<IHTMLWindow2> m_sphtmlWnd; CComPtr<IHTMLDocument2> m_spHtmlDoc;       //方法1 可以取得返回值.....   //调用方法示例:stri

有关softmax函数代码实现的思考 softmax函数 def softmax2(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) 这是深度学习鱼书上给的代码,当x是二维的时候 是把x转置,然后进行处理的,再往

在学习陈云的教程<深度学习框架PyTorch:入门与实践>的损失函数构建时代码如下: 可我运行如下代码: output = net(input) target = Variable(t.arange(0,10)) criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) loss 运行结果: RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-e5c73

好文mark 转自机器之心 :https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分.L1.L2损失函数相信大多数人都早已不陌生.那你了解Huber损失.Log-Cosh损失.以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”.其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”.它能根据预测结果,衡

要格式化数据表格列,需要设置formatter属性,该属性是一个函数,它包含两个参数:  value: 对应字段的当前列的值  record: 当前行的记录数据  复制代码 代码如下: $('#tt').datagrid({  title:'Formatting Columns',  width:550,  height:250,  url:'datagrid_data.json',  columns:[[  {field:'itemid',title:'Item ID',width:80}, 

在用C++进行面向对象编程的时候,有时需要在一个类里包含两个代码相似的函数,而它们之间的唯一区别是,一个为const类型,一个是non-const类型. 此时如果将相同的代码写在两个函数中,则严重违反了DRT(Don't repeat yourself)原则.正确的做法是:让non-const函数引用const函数,如下所示: class Sample { public: const char& doSomething()const { //there is some code to do }