原创 TensorFlow常用函數介紹

後續會慢慢補充其他函數。 tf.squeeze() squeeze( input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None ) 該函數返回一個張量,這個張量

原创 圖解Transformer(轉)

圖解Transformer

原创 jupyter notebook添加conda中的環境

激活你的環境 conda activate 你的環境名 安裝ipykernel conda install ipykernel 將環境寫入notebook的kernel中 python -m ipykernel install

原创 TensorFlow2.0中的@tf.function的作用(轉載)

tf.function和Autograph使用指南-Part 1

原创 Numpy中的行向量與列向量

首先要說明的是,無論是行向量還是列向量,shape都是二維的,不過其中有一維是1,一個list既不是行向量也不是列向量。 行向量 import numpy as np b=np.array([1,2,3]).reshape((1,

原创 機器學習中正則化項L1和L2的直觀理解(轉)

機器學習中正則化項L1和L2的直觀理解

原创 理解Numpy中的axis

先看下面一段代碼 這段代碼中,a的shape是(4, 3),也就是axis=0的值爲4,axis=1的值爲3,如果看成數學中的矩陣就是這個矩陣有4行3列。 如果我們再運行下面的代碼: 上面這段代碼是按照0軸方向求和,有人可能會

原创 Ubuntu16.04上傳Jupyter的代碼到github

參考鏈接: https://www.cnblogs.com/wwwjjjnnn/p/9449969.html

原创 ubuntu16.04 上傳文件和刪除文件或者倉庫

關於怎麼在ubuntu上安裝git不在本教程範圍內 上傳文件 到達想上傳的文件夾下初始化. git init 這條命令執行後會在當前文件夾下生成一個.git的隱藏文件夾,這個.git文件夾會記錄你在當前文件夾下所做的更改。

原创 共軛分佈與貝葉斯估計

從最大似然估計(MLE)、最大後驗估計(MAP)和貝葉斯估計中的貝葉斯估計我們知道,貝葉斯學派認爲給定一組觀測數據 X=(x1,x2,,,,,xn)X = (x_1, x_2, ,,,, x_n)X=(x1​,x2​,,,,,xn

原创 矩陣論:向量求導/微分和矩陣微分(轉)

矩陣論:向量求導/微分和矩陣微分

原创 Precision@N

Precision@N這個指標最初是針對信息檢索領域的。 一般來說,搜索結果前幾項的準確性比較重要,假設說,搜索出來的前幾條結果就是和搜索詞不相關的,即使後面的結果都是相關的,那麼這個信息檢索系統也是不能令人滿意的。因此,需要一些

原创 python Numpy運算遇到的問題及解決方法

今天寫代碼的時候遇到來一個問題, import numpy as np tmp1 = np.array([[123 , 74], [ 96 , 40], [107 , 56], [ 34 , 96], [ 63 , 93

原创 NMF算法推導

Vm∗n≈Wm∗rHr∗nV_{m*n} \approx W_{m*r}H_{r*n}Vm∗n​≈Wm∗r​Hr∗n​ NMF有兩種推導方法一種是歐氏距離,另一種是KL散度。 基於歐式距離推導 基於KL散度推導

原创 線性迴歸

什麼是迴歸 迴歸百度百科的定義是:研究一組隨機變量Y=(y1,y2,,,,yn)Y = (y_1, y_2, ,,, y_n)Y=(y1​,y2​,,,,yn​)與另一組隨機變量X=(x1,x2,,,,xn)X = (x_1, x