RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 在文档中写道：当我们调用张量的反向函数时，如果张量是非标量(即它的数据有不止一个元素...)并且要求梯度，那么这个函数还需要指定特定梯度。...这里F是非标量张量所以我们需要把梯度参数传递给和张量F维数相同的反向传播函数 ? 在上面的代码示例中，将梯度参数传递给backword函数并给出了所需的梯度值a和b。...如果我们考虑函数y它有n维的输入向量x它有m维的输出。然后计算包含以J表示的所有偏导数的雅可比矩阵: ? v为backword函数提供的外梯度。...当输出张量为标量时，则v_vector的大小为1，即torch.tensor([1.])，可以用值1代替。这样就得到了完整的雅可比矩阵，也就是J@v。
我在 Python 里为什么不能换行？ ? 这个界面叫做 python shell，不是开发写代码的地方，每输入一行它都会自动执行并输出结果。...类似的问题还有，为什么教程里有输出，我代码里就没有？上面说了，python shell 会自动输出，而在代码中，你需要 print。 3. 程序为什么到输入的地方就不动了？ ?...但确实有相当多的人在这一步会产生误解：以为 input 后面括号里的内容就是“用户输入”。 这里要明确：input 获取的是“用户”输入，是程序运行时才得到的数据，所以不是开发者在代码里预先写好的。...会有人觉得我这里不是加了括号了吗，为什么还不行？这个式子在程序中的执行是：1. 输出 'num is %s'，2. 把 print 的返回值做 % 11 操作。...但 print 函数没有返回值，也就是 None，所以就报错了。应该用括号把要输出的所有内容外层括起来。 6.
，当时觉得这个很怪 两个冒号表示的是包的名字和函数名字的连接，这个只不过是因为包的名字和函数名字重合了一样，和上面讲的不是一回事。...不行 如何检查数据框中的NA，只能肉眼去看吗？ 函数，is.na，加table来检查 我的R是3.6版本的 经常装包出现上面这种情况 用conda装包会简捷一些么？...后面做差异分析的时候还是会用原始矩阵里面的数据来做，这一步限定范围只是为了图形更直观地看出差异 老师，我在批量生存分析的时候有这个报错，我试了第一个基因运行没有错误，运行循环就有这个错误 你的基因需要过滤一下...你在把数据读入到R的时候，需要设置一下读取的参数 只写函数名，不打括号，可以看写函数的代码 大家好，我在做探针注释的时候，用getGEO和idmap得到的探针/基因名的数据框差别很大，请问有同学知道是哪里出问题了吗...想请问一下老师们 R中有没有办法模糊识别呀 就是我从两个地方下载得到的表格想要通过基因全称来合并 但是可能两边的基因全称有一点点区别 比如-变成空格这种 虽然变化很小 但是%in%就没法识别了 R中没那么智能
，为什么会出现溢出，为什么会计算错误，如何在自己以后写代码的过程中避免一些潜在的问题，让自己写出更高质量的代码 我们学习一门开发语言的时候，开始学习基础语法的时候都会学习各种数据类型，这些数据类型在系统中又是如何存储的呢...其实上面三种情况我们作为一名普通的开发者也很少回去关注，毕竟高级语言已经对做了更高级的抽象，同时替我们也做了很多事情来规避一些错误的发生 在这部分的练习题中有个挺有意思的题： 这里已经计算的出整数3510593...1，其他所有位都嵌在浮点数中，这是巧合么，当然不是啦，继续深入研究 表示字符串 C语言中字符串被编码为一个以null其值为0字符结尾的字符数组，每个字符都由某个标准编码来表示 最常见的是ASCII字符编码...x的唯一的w位的补码表示 现在将函数T2U 定义为T2U = B2U 也就是这个函数的输入是一个TMin - TMax 的数，而结果得到的是一个0-UMax的值，这里两个数有相同的位模式，除了参数是无符号的...通过代码可能更好理解： 这个代码中，函数sum_elements好的参数length 为数组a的长度，如果我们正常赋值这个代码不会有任何问题，但是如果在整个项目中，你传递参数的时候，length传递的不是数组
示例：有一次我使用的loss归一化了batch中label错误的次数。如果某个label从未在batch中出现过，loss就会变成NaN。在这种情况下，可以用足够大的batch来尽量避免这个错误。...3、不当的输入 原因：输入中就含有NaN。 现象：每当学习的过程中碰到这个错误的输入，就会变成NaN。观察log的时候也许不能察觉任何异常，loss逐步的降低，但突然间就变成NaN了。...措施：重整你的数据集，确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。...，将这些进程杀死掉，释放内存： 杀死进程命令：kill -9 PID 最后重新运行试验，就可以开始跑了，最后我终于知道为什么了： top是监视CPU的，而 nvidia-smi才是监视GPU的。...我找了半天没有找到在layers层中Input应该替换为什么类型的type，因此我的deploy还是使用的layer结构，不过能够正常运行。
我想先从两个角度解答这个困惑： 工具包自动处理数据缺失不代表具体的算法可以处理缺失项 对于有缺失的数据：以决策树为原型的模型优于依赖距离度量的模型 回答中也会介绍树模型，如随机森林(Random Forest...但真实情况是…开发者在封装工具库的时候就已经考虑到了使用者可能导入了含有缺失值的数据，所以加了一个缺失值处理的函数。处理缺失值的不是算法A，而是开发者额外写的函数。...指的是如果程序在运行中出现了错误，应该抛出异常(raise exception)而不是默默地装作没看到继续运行。...放在机器学习工具包的场景下，如果发现数据有缺失，或者格式不对（比如不是数字型变量），应该报错而不是替用户处理。这也是为什么sklearn会报错，而不是替你处理。...看到这里，我希望你理解了为什么不是每个工具包都会自动处理缺失值。那我们分析一个具体个案 - 随机森林(Random Forests)。
前言·数说君的话 在统计软件里，SAS算是一哥了，虽然R免费开源有各种统计函数、python功能多各方面比较平衡，但是、但是——SAS贵啊！正版的SAS一年要上百万，不是土豪用不起啊！...这样说来，单问SAS是不是比R强大，或者R是不是比SAS强大就是一个意义不大的问题。它们都能较好地完成大多数的任务，强不强大的区别，在于背后的用户。...在上面这个表中，姓名是字符变量，身高和体重是数值变量，ID，既可能是数值有可能是字符，依据你的选择。 缺失值 数据有时会有些不完美，某些变量的个别观测值会缺失。...而“一个观测值一个观测值的执行”就不是那么容易理解。这意味着SAS先读取一个观测值，然后对这个观测值进行数据步的所有语句（当然也是一行一行的），然后再读取第二个观测值执行。...SAS对你的这个观测值执行数据步，如果数据步一直运行到结束而没有错误，SAS会把当前的观测值写入一个新的、输出数据集中，并返回到数据步开头，读取第二个观测值进行执行。
步长越小，越容易得到局部最优化（到了比较大的山谷，就出不去了），而大了会全局最优 重要性：学习率>正则值>dropout 学习率：0.001，0.01，0.1，1，10 …….以10为阶数尝试 小数据集上合适的参数大数据集上一般不会差...示例：有一次我使用的loss归一化了batch中label错误的次数。如果某个label从未在batch中出现过，loss就会变成NaN。在这种情况下，可以用足够大的batch来尽量避免这个错误。...3、不当的输入 原因：输入中就含有NaN。 现象：每当学习的过程中碰到这个错误的输入，就会变成NaN。观察log的时候也许不能察觉任何异常，loss逐步的降低，但突然间就变成NaN了。...措施：重整你的数据集，确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。.... 2、为什么Caffe中引入了这个inner_num，inner_num等于什么 从FCN全卷积网络的方向去思考。
在基础统计学课程中，我们学过使用双样本t检验来评估这两种条件下收集的数据，以证明平均值的差异：控制组和实验组。 为了在 R 语言中执行这个检验，首先要从相当大的选秀数据集中创建一个较小的数据集。...设置两个组进行双样本t检验，使用相同的随机种子值可以得到与我一样的结果 现在已准备好用R语言运行 t 检验。...使用R中的forcats包清理位置（Pos）列的级别，这里把一些类别合并在一起，得到C，F，G作为位置 然后，我们可以绘制按位置划分的职业得分箱形图： 位置对NBA球员职业得分影响的箱形图 我们可能想知道这些组的均值是否确实不同...使用Tm（选秀团队）列和Pos（位置）列来处理选秀数据集，双因素方差分析需要更多的数据来拟合模型，因此我们将使用完整的数据集，而不是经过删减的数据集。首先运行下面的两个命令来清理两个分类特征级别。...这是逻辑回归的基本思想： 最后，可以利用logit函数的倒数，得到实际的概率： 其中， 通过以下方式给出： 逻辑回归是广义线性模型（GLM）一系列技术中的一个实例。
SELECT SUM(population) FROM bbc 这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查询只返回一个结果，即国家的总人口数。...这就是我们需要注意的一点，如果在返回集字段中，这些字段要么就要包含在Group By语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中。...WHERE字句中不能使用聚合函数 举例说明： 一、显示每个地区的总人口数和总面积．...分完组后，然后用聚合函数对每组中的不同字段（一或多条记录）作运算。 二、 显示每个地区的总人口数和总面积．仅显示那些面积超过1000000的地区。...； 使用group by 子句对数据进行分组；对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值；最后用having 子句去掉不符合条件的组。
注（我留意到回复中关于这一点的讨论很火热）： 这些问题都不是最终的或是具备代表性的问题，只是基于我自己专业领域提出来的。这些是问题的原型，使用时应该在此基础上进行编辑和改进。...解释“长格式数据”和“宽格式数据”的不同，为什么你选择使用其中某一种？ 对缺失数据使用均数填补法（mean imputation）是可行的么？为什么？...遵循以上原则的通常做法是A/B测试，将两个算法都放到相似的环境里运行相当长一段时间，并且将实际输入数据随机的划分到两个算法上。这种方法在网络分析(Web Analytics)中很常用。...另一个常见的错误报道案例是这样的，缺乏数据素养(data-education)的记者从已发表的研究报告的一两段中得到一个见解，并且为了得到他们的观点而忽略报告的其他部分。...重要的是要理解分析问题的上下文或者说重要的是“为什么的问题-为什么异常值不同于其他数据点?” 这个原因很关键。如果是异常点导致了错误的发生，就可以把它扔掉。
但是，问题的核心在于表达清楚一个函数所需要的维度：单层网络需要的单元数非常多，甚至比宇宙中的原子数还要多。这就是数学上所说的「维度灾难」：参数的个数需要是方程维度的指数倍。...具体来说，就是大多数神经网络都是用来解决分类问题（而不是回归问题）的，错误率通常以 0-1 损失计算，而目标函数却通常是交叉熵。...「我们都知道，一旦多项式在一个解集上都为 0，那么这个多项式处处为 0，因此，我不觉得存在完全平坦的极小值了。」...并不是说学者们『偷看』了验证集测试集，而是当一个社区的学者都在用不同的方法进行试错，那么一段时间后的最佳做法通常是过拟合了这个特定数据集的。」...而能够预测颜色的、预测下一帧影像的视觉系统，是不是能够更好地进行其他视觉任务呢？是不是能够利用更少的数据就能学会识别物体呢？这都是有趣的开放问题，而且一旦得到答案后，将对深度学习产生巨大的推动。」
笔者在看到这个语句的时候其实是有疑惑的。 为什么构造的语句为第二个参数？我理解函数执行过程中，第二个参数像正则匹配一样从第一个参数中匹配出结果。...操作第二个参数能直接的触发错误 为什么使用concat函数？...为什么使用concat函数中第一个参数构造了一个波浪号？其实这个原因和上面一样，构造非法的参数，这样才能在错误中看到后面完整的数据。 ?...方法 这里打开sqli-labs的第10关查看下他的源码，发现无论输入是否正确，返回几乎都是一模一样的。 ? 有一部分代码我截图出来，Get 方法接收到的ID会被添加上双引号，所有最终的语句是这样。...user=admin=&passwd=admin，这样的语句就会产生问题，导致WEB应用无法正常运行。 关于字符的问题，推荐看这个。 实际上这个问题扩张开来，为什么要进行编码？
为了更好地理解，让我们考虑以下数据集 glm(Y~X1+X2,family=binomial) 如果我们使用R的诊断图，第一个是残差的散点图，对照预测值。...lowess(predict(reg),residuals(reg) 这是我们在第一个诊断函数中所得到的。但在这个局部回归中，我们没有得到置信区间。我们可以假设图中水平线非常接近虚线吗？...这个图表表明什么？ 事实上，该图可能不是观察残差的唯一方法。如果不把它们与两个解释变量绘制在一起呢？...而且可以看出它是一个重要的影响因素。 现在，如果我们运行一个包括这个二次方效应的回归，我们会得到什么。...那么本文的观点是什么？观点是 图形可以用来观察可能出错的地方，对可能的非线性转换有更多的直觉判断。 图形不是万能的，从理论上讲，残差线应该是一条水平的直线。但我们也希望模型尽可能的简单。
约束2： 属于类1， 结合上述两个方程，我们得到： ，对所有的 这得到了唯一的约束，而不是在数学上等价的两个约束。组合的新约束也具有相同的效果，即两个超平面之间没有点。...然而，它从边界超平面最小化了错误分类的距离的总和，而不是错误分类的数量。...它能有效地对高维数据集工作，因为SVM中的训练数据集的复杂度通常由支持向量的数量而不是维度来表征。即使删除所有其他训练示例并重复训练，我们将获得相同的最佳分离超平面。...它们在具有重叠类的嘈杂数据集上效率较低。 用Python和R实现 让我们来看看用于在Python和R中实现SVM的库和函数。...R实现 我们在R中实现SVM算法的包是e1071。使用的函数是svm（）。 总结 在本文中，我给出了SVM分类算法的非常基本的解释。我已经省略了一些复杂的数学问题，如计算距离和解决优化问题。
通过向模型输入新的数据，来做预测，然后用相关系数（R平方）来评价模型的正确性。 使用数据分割构建一个分离的数据集来训练模型参数，另一个来验证预测。...如果数据集包含有很小数量的实例，就要使用jackknife resampling技术，并用R平方 和MSE来测量效度。 问题4：什么是查准率和查全率？与ROC曲线的关系？...图4查准率和查全率 ROC曲线体现了灵敏性（召回）和特异性（不是精确度）之间的关系。通常用于衡量二分类器的好坏。然而，当处理正负样本分布得极不均匀数据集，P-R曲线展示信息更具代表性。...检查结果反映了局部极大值/极小值或是全局极大值/极小值 遵循以上原则的通常做法是A/B测试，将两个算法都放到相似的环境里运行相当长一段时间，并且将实际输入数据随机的划分到两个算法上。...以下方法的任一种都可以被称为重采样 使用可用数据集的子集或者随机可重复采样出一批的数据点（boosting）来估计样本统计量（中位数、方差、百分位数）的准确率。
他们对于世界的看法跟程序员很不一样，他们也许是在编程。长时间在电脑前前输入语句，运行程序，但他们看世界的角度很不一样。...并不是用于运行海量数据集，它主要适合从某个数据集开始，进行操作，看看把两者对比作图会怎样之类的操作。R语言在这方面上非常好。 比起其他竞争对手语言，R语言更容易编程。...当我附着数据，意味着我想要把列名作为变量名称，确保该有的因素都在上面。让我调用names函数，然后打印出来。 通过数据拟合一条直线的所有代码，会得到一个模型。相当于构建一个增长对单宁回归的线性模型。...完成之后如果你观察下总结部分，你得到了大量的数据。你不是仅仅得到内部的斜率和截距，会得到更多结果得到所有系数的p值，以及残差。你能得到所有想知道的信息，这个包含在一个对象中。...所以如果你是一个从C语言转到R语言的程序员，你会觉得这种写法很糟糕。没错，这个代码很简洁。但要聪明一点。可以一次产生一个随机数，加到sum()上。保存分配的所有内存。
如何处理从逻辑回归中得到的残差图？为了更好地理解，让我们考虑以下数据集 glm(Y~X1+X2,family=binomial) 如果我们使用R的诊断图，第一个是残差的散点图，对照预测值。...我们运行一个局部加权回归，看看发生了什么。 lowess(predict(reg),residuals(reg) 这是我们在第一个诊断函数中所得到的。但在这个局部回归中，我们没有得到置信区间。...这个图表表明什么？ 事实上，该图可能不是观察残差的唯一方法。如果不把它们与两个解释变量绘制在一起呢？...而且可以看出它是一个重要的影响因素。 现在，如果我们运行一个包括这个二次方效应的回归，我们会得到什么。 ...那么本文的观点是什么？观点是 图形可以用来观察可能出错的地方，对可能的非线性转换有更多的直觉判断。 图形不是万能的，从理论上讲，残差线应该是一条水平的直线。但我们也希望模型尽可能的简单。
这样说来，单问SAS是不是比R强大，或者R是不是比SAS强大就是一个意义不大的问题。它们都能较好地完成大多数的任务，强不强大的区别，在于背后的用户。...在上面这个表中，姓名是字符变量，身高和体重是数值变量，ID，既可能是数值有可能是字符，依据你的选择。 缺失值 数据有时会有些不完美，某些变量的个别观测值会缺失。...而“一个观测值一个观测值的执行”就不是那么容易理解。这意味着SAS先读取一个观测值，然后对这个观测值进行数据步的所有语句（当然也是一行一行的），然后再读取第二个观测值执行。...SAS对你的这个观测值执行数据步，如果数据步一直运行到结束而没有错误，SAS会把当前的观测值写入一个新的、输出数据集中，并返回到数据步开头，读取第二个观测值进行执行。...SAS系统选项的参数不是所有都适合你的操作环境，适合于你的再SAS的帮助文档中给出。可以通过打开SAS系统选项窗口或使用option程序来查看你的SAS系统参数。
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