pytorch(null)解释器
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深度学习+使用pytorch实现CNN代码+算法原理代码部分的补充
主要是使用jupyter作为测试工具,使用pytorch框架来实现CNN的完整代码,代码篇作为前面介绍CNN原理篇的补充,使用jupyter保留了很多个人单独测试结果的详细步骤,便于查看每一步生成结果,不用再运行一次查看更加直观,CNN原理介绍篇地址:https://blog.csdn.net/Lian_Ge_Blog/article/details/128941238?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168448691816800226555943%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=168448691816800226555943&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-128941238-null-nu
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dict_diqu_detail.sql
MySQL版本的中国区县级别码表,表结构如下:CREATE TABLE `dict_diqu_detail` ( `ID` varchar(255) DEFAULT NULL, `Name` varchar(255) DEFAULT NULL, `ParentId` varchar(255) DEFAULT NULL, `ShortName` varchar(255) DEFAULT NULL, `LevelType` varchar(255) DEFAULT NULL, `CityCode` varchar(255) DEFAULT NULL, `ZipCode` varchar(255) DEFAULT NULL, `MergerName` varchar(255) DEFAULT NULL, `lng` varchar(255) DEFAULT NULL, `Lat` varchar(255) DEFAULT NULL, `Pinyin` varchar(255) DEFAULT NULL ) 含经纬度信息
几种MAPE的实现方式
目录方法一 (label 中有NaN值)方法二(label 中有零值)方法三 (限制过大过小值) 方法一 (label 中有NaN值) 这种方式是为了防止label里面有NaN值,但没考虑是否为零值。这里以pytorch进行举例。 def masked_mape(preds, labels, null_val=np.nan): if np.isnan(null_val): mask = ~torch.isnan(labels) else: mask = (labels!=null_val) mask = mask.float()
为什么在给定范围为空假设的情况下计算发现的概率有问题
通常,执行原假设重要性测试的一个重要问题是拒绝点原假设[1]并不能提供任何信息。 解决这个问题的一种方法是使用范围零假设[2]。 但是使用范围零假设也是有问题的。 除了通常是否可以证明零假设重要性检验的常见问题外,还有一个特定于范围零假设的问题。 在给定范围零假设的情况下,如何计算数据的概率并非易事。 传统方法是使用使获得的p值最大化的单个点。 贝叶斯替代方案是提出先验概率分布并对其进行积分。 因为常客和贝叶斯主义者在许多问题上存在分歧,尤其是那些与是否可以为假设分配概率有关的问题,而混乱中丢失的是,两个阵营对于给定的数据概率实际上得出了不同的答案。范围零假设。 由于给定假设的数据概率是两个阵营的先兆,因此为了得出关于假设的结论,不同阵营的该概率的不同值至关重要,但很少得到承认。 本文的目的是以一种没有强大数学或统计背景的研究人员可以使用的方式提出问题。
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BP网络神经算法的C语言实现
采用C语言编写的BP网络神经算法 输入节点,输出节点,隐藏层节点个数,学习率,误差可自行设置。 权矩阵有三种输入形式: 1、手动输入 2、载入特定的权矩阵 3、随机产生权矩阵 并对产生的结果进行模糊分类。
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