我的change_square函数不会识别负输入，你知道为什么吗？(它不会减少shape的值，只会递增) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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调整模型以减少错误预测

因此，如果我们请求这个同样的模型使用predict()函数来进行二元预测，我们将只会得到结果[0]，对吗？在这个例子中，很可能我们不希望模型将观察结果预测为类别1，因为它只有很小的机会。...另一方面，我们不会漏掉任何一个患有疾病并得到阴性结果的人。编码你可以在我的GitHub存储库中找到这个练习的全部代码，链接在这里。...但是我们的模型有点复杂，因为它有超过30个特征。让我们尝试减少特征数量，而不会失去太多性能。Catboost具有feature_importances_属性，可以帮助我们确定要选择的最佳特征。...，我只是随意选择了保留任何具有3+重要性的特征。...或FPR）作为输入，并返回使用新切割的分类。

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用有趣的方式解释梯度下降算法

学过微积分的都知道，有时你可以直接算出这个最小值，不过函数很复杂的话就不一定能写出，而我们这个超复杂的13000元的代价函数，就更加不可能做到了。...一个灵活的技巧是：以下图为例，先随便挑一个输入值，找到函数在这里的斜率，斜率为正就向左走，斜率为负就向右走，你就会逼近函数的某个局部最小值。（其实是沿着负梯度方向，函数减少的最快） ?...但由于不知道一开始输入值在哪里，最后你可能会落到许多不同的坑里，而且无法保证你落到的局部最小值就是代价函数的全局最小值。...负梯度指出了在这个函数输入空间内，具体如何改变每一项参数，才能让让代价函数的值下降的最快。 ?...训练后的神经网络就可以进行数字识别了，但是当输入是一个噪音图片时，神经网络却仍很自信的把它识别成一个数字。换句话说，即使网络学会了如何识别数字，但是它却不会自己写数字。

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理解逻辑回归中的ROC曲线和KS值「建议收藏」

就像我们说多元线性回归的判别函数为一样.追究为什么是他花费的经历会比算法本身更多. sigmod函数的图像如下: 该函数具有很强的鲁棒性(鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思),并且将函数的输入范围...再次强调一下,如果你的数学功底很好,可以看一下我上边分享的为什么是sigmod函数的连接,如果数学一般,我们这个时候没有必要纠结为什么是sigmod,函数那么多为什么选他.学习到后边你自然就理解了....同时,因为g(z)函数的特性,它输出的结果也不再是预测结果,而是一个值预测为正例的概率,预测为负例的概率就是1-g(z)....,当我选阈值为0.5,那么小于0.5的一定是负例,哪怕他是0.49.此时我们判断一个样本为负例一定是准确的吗?...我们现在知道了sigmod函数预测结果为一个0到1之间的小数,选定阈值的第一反应,大多都是选0.5,其实实际工作中并不一定是0.5,阈值的设定往往是根据实际情况来判断的.本小节我们只举例让大家理解为什么不完全是

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C语言代码优化的一些经验及小技巧（一）

这里注意新版本函数只有在我们知道输入的count结余0至59时在能正确的工作。...anyfunc函数不会修改它，所以程序必须在每次使用它的时候从内存中读取它。...如果我们知道变量的值不会被改变，那么就应该使用如下的编码： void func1( int *data ) { int i; int localdata; localdata...对于上面的代码，处理器需要计算“计算i减去10，其值非负吗？如果非负，i递增并继续”。简单的循环却有很大的不同。这样，i从9递减到0，这样的循环执行速度更快。这里的语法有点奇怪，但确实合法的。...但如果getchar碰到文件结束标志或发生读错误，它必须返回一个标志EOF。为了区别于正常的字符，只好将EOF定义为负数（通常为负1）。因此函数getchar就成了int类型。

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【React】883- React hooks 之 useEffect 学习指南

Counter demo 你猜alert会弹出什么呢？会是5吗？— 这个值是alert的时候counter的实时状态。或者会是3吗？— 这个值是我点击时候的状态。剧透预警来自己试试吧！...如果你知道依赖是我们给React的暗示，告诉它effect所有需要使用的渲染中的值，你就不会吃惊了。effect中使用了count但我们撒谎说它没有依赖。如果我们这样做迟早会出幺蛾子。...比如，组件内有几个effect使用了相同的函数，你不想在每个effect里复制黏贴一遍这个逻辑。也或许这个函数是一个prop。在这种情况下你应该忽略对函数的依赖吗？我不这么认为。...再次强调，**effects不应该对它的依赖撒谎。**通常我们还有更好的解决办法。一个常见的误解是，“函数从来不会改变”。但是这篇文章你读到现在，你知道这显然不是事实。...**使用useCallback，函数完全可以参与到数据流中。**我们可以说如果一个函数的输入改变了，这个函数就改变了。如果没有，函数也不会改变。

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深度学习中的激活函数完全指南：在数据科学的诸多曲线上进行现代之旅

那么：它们是两个不同的函数吗？答案是否定的，因为"（c +d）"和"a"实际上是一回事，它们的表达能力相同。例如，如果您选择c = 10和d = 2，我可以选择 a= 12，我们得到相同的结果。"...Leaky单元大多数人第一次看到ReLU时会提出这样的问题：负部分真的需要被舍弃掉吗？对此，研究人员提出了Leaky ReLU，它会弱化负部分的影响，而不是直接扔掉。...指数函数对负数是饱和的，这意味着它平滑地趋向于一个常数。使用指数函数我们可以更好地模拟原始的ReLU函数，同时在一定程度上保留负部分。...上述常数是通过将最初的SELU简化为更紧凑的形式得到的。非单调激活函数到目前为止，ReLU类的所有激活函数都是单调递增的。用文字来表述，这意味着函数值只会增长。...如果您未能理解这篇文章中的任何函数，不同意我的论述，或希望看到一些扩展的概念，请在评论部分留言让我知道，我会尽可能保持本文档的更新:)

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连载 | 深度学习入门第五讲

1.5 使用梯度下降算法进行学习现在我们有了神经网络的设计，它怎样可以学习识别数字呢?我们需要的第一样东西是一个用来学习的数据集 —— 称为训练数据集。...观察二次代价函数的形式我们可以看到 C(w, b) 是非负的，因为求和公式中的每一项都是非负的。...毕竟我们最初感兴趣的内容不是能正确分类的图像数量吗?为什么不试着直接最大化这个数量，而是去最小化一个类似二次代价的间接评量呢?...这就是为什么我们首先专注于最小化二次代价，只有这样，我们之后才能测试分类精度。即使已经知道我们需要使用一个平滑的代价函数，你可能仍然想知道为什么我们在方程 (6)中选择二次函数。这是临时想出来的吗?...那只意味着，也许我展示的函数过于简单了!通常函数 C 可能是一个复杂的多元函数，看一下就能找到最小值是不可能的。一种解决这个问题的方式是用微积分来解析最小值。

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阶乘相关的算法题，东哥又整活儿了

，今天说两个最常见的题目： 1、输入一个非负整数n，请你计算阶乘n!...函数签名如下： int trailingZeroes(int n); 2、输入一个非负整数K，请你计算有多少个n，满足n!的结果末尾恰好有K个 0。比如说输入K = 1，算法返回 5，因为5!...首先，数学上的正无穷肯定是无法编程表示出来的，我们一般的方法是用一个非常大的值，大到这个值一定不会被取到。...那么我怎么知道需要多大才能「一定不会被取到」呢？这就需要认真读题，看看题目给的数据范围有多大。...(n)函数，它的复杂度 O(logN)。

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用深度Q网络玩电子游戏

DQNs结合强化学习和深度学习来玩视频游戏你所需要知道的是，深度学习（理解DQN）是一种使用神经网络来模仿人类大脑工作的计算架构。其中，神经网络的输入和输出都是数字。...智能体可以选择进入哪个方向（操作），并使用这些操作来避免死于鬼魂（负奖励）和吃更多的点（正奖励）。PacMan的目标是最大化你的得分（奖励）。...睡前给妈妈一个拥抱（动作）可能不会马上给我“奖励”，但从长远来看，它会给我很多爱（奖励），所以这个状态动作对的Q值很高（我在心里计算每晚拥抱妈妈的Q值）。...你需要知道这些强化学习的概念，并以此了解DQN！深入深度Q网络那么，我是如何让一台电脑学习如何比别人更好地玩电子游戏的（并在乒乓球中击败我的妹妹）？我使用DQN网络！...预处理过图像不再明亮和多彩，但更容易被我的DQN识别。损失函数现在我们需要一些方法来评估DQN。情况如何？它在学习什么吗？我们如何调整它使它更好，得到更高的分数？

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Unity基础教程系列——对象管理（二）对象多样化（Fabricating Shapes）

1.1 形状类我们需要具体说明游戏会生成什么样的东西。游戏本身只会产生形状，而不是通常的可持久化对象。因此应该创建一个新的Shape类，它表示几何3D形状。...但这只会让Game变得更加复杂，因为它还需要负责用户输入，跟踪对象并触发保存和加载等。为了简化Game，我们将在他们自己的类中支持形状的创建。...为什么不直接使用只读（readonly）属性呢？只读字段或属性只能分配默认值，或在构造函数方法中分配。但不巧的是，我们不能在实例化Unity对象时使用构造函数方法。所以只能使用这样的方法。...这些属性可以通过构造函数方法初始化。为此，我们必须添加版本作为构造函数参数。 ? 可以使用Version = version吗？可以，但我加this表述会更精确。...这就是这样一个着色器，你可以在Unity GPU实例化手册页面上找到它。唯一的区别是我删除了注释并添加了#pragma实例化选项assumeuniformscaling指令。

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快速了解 React Hooks 原理

React 早期版本，类组件可以通过继承PureComponent来优化一些不必要的渲染，相对于函数组件，React 官网没有提供对应的方法来缓存函数组件以减少一些不必要的渲染，直接 16.6 出来的...Hooks不会替换类，它们只是一个你可以使用的新工具。React 团队表示他们没有计划在React中弃用类，所以如果你想继续使用它们，可以继续用。...函数组件转换为类组件的过程中大概有5个阶段： *否认：也许它不需要是一个类，我们可以把 state 放到其它地方。实现：废话，必须把它变成一个class，不是吗？接受：好吧，我会改的。...现在，你应该有很多疑问，如：当组件重新渲染时，每次都不会重新创建新的状态吗？ React如何知道旧状态是什么？ 为什么hook 名称必须以“use”开头？这看起来很可疑。...我是小智，公众号「大迁世界」作者，对前端技术保持学习爱好者。我会经常分享自己所学所看的干货，在进阶的路上，共勉！关注公众号，后台回复福利，即可看到福利，你懂的。 ?

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神经网络中的激活函数

它只是一个添加到神经网络输出端的节点，也被称为传递函数。它也可以连接两个神经网络。 为什么使用神经网络的激活函数？...非线性有助于使图形看起来像这样：它使模型更加通用，适应各种数据并区分输出。非线性函数的主要术语有：微分：y轴相对于x轴变化的变化，它也被称为斜率。单调函数：完全不增加或不减少的函数。...而且这意味着任何给予ReLU激活函数的负输入都会立即在图形中变为零，这反过来会不适当地映射负值，从而影响结果图形。 4.泄漏ReLU 它试图解决垂死的ReLU问题。...[译注：Leaky ReLU函数是ReLU激活函数的改进版本，解决部分输入会落到硬饱和区，导致对应的权重无法更新的问题。] 图： ReLU和Leaky ReLU对照你能看到泄漏吗？...Leaky和Randomized ReLU功能本质上是单调的。而且，它们的派生函数本质上也是单调的。 为什么使微分？更新曲线时，要根据斜率知道在哪个方向上以及更新多少曲线。

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卷积神经网络CNN原理详解（一）——基本原理

基本网络结构一个神经网络最简单的结构包括输入层、隐含层和输出层，每一层网络有多个神经元，上一层的神经元通过激活函数映射到下一层神经元，每个神经元之间有相对应的权值，输出即为我们的分类类别。...(评论中有同学对这个参数计算不太理解，我简单说一下：图片是由像素点组成的，用矩阵表示的，28*28的矩阵，肯定是没法直接放到神经元里的，我们得把它“拍平”，变成一个28*28=784 的一列向量，这一列向量和隐含层的...所以如果我们可以用某种方式对一张图片的某个典型特征识别，那么这张图片的类别也就知道了。这个时候就产生了卷积的概念。...从计算方式来看，算是最简单的一种了，取max即可，但是这也引发一个思考，为什么需要Max Pooling，意义在哪里？如果我们只取最大值，那其他的值被舍弃难道就没有影响吗？不会损失这部分信息吗？...一开始随机定义一个，那么后来是如何训练才能使这个卷积核识别某些特定的特征呢？ 1*1的卷积核有意义吗？为什么有些网络层结构里会采用1*1的卷积核？

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快速入门Python机器学习（34）

那么问题是，当我们在训练模型的时候，一定要对数据进行变换吗？这得视情况而定。很多人对多层感知机有个误解，认为输入的数据必须在[0,1]这个范围内。...但是最好使输入数据中心集中在0周围，所以把数据缩放到[0,1]其实并不是一个好的选择。如果你的输出激活函数的范围是[0,1](sigmoid函数的值域)，那你必须保证你的目标值也在这个范围内。...我怀疑这种小技巧的之所以流行起来是因为反向传播的标准化太慢了导致的。但用这种方法可能会使输出的后验概率值不对。...例如：如果一个向量包含高斯分布的随机值，你可能会通过除以标准偏差来减少均值，然后获得零均值单位方差的"标准正态"随机变量。...loss (平方误差损失函数) 线性回归 absolution loss (绝对值损失函数) 第二项- 规则化函数Ω(w) 一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，规则化值就越大。

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把 React 作为 UI 运行时来使用

在本文中，我会从最佳原则的角度尽可能地阐述 React 编程模型。我不会解释如何使用它 —— 而是讲解它的工作原理。...但是，React 组件是相对纯净的。如果我们知道它的结果不会在屏幕上出现，则完全没有必要执行它。考虑下面这个含有的组件： ?...它返回一对值：当前的状态和更新该状态的函数。...这些 Hooks 的规则能够被 linter plugin 所规范。有很多关于这种设计选择的激烈争论，但在实践中我并没有看到它让人困惑。我还写了关于为什么通常提出的替代方案不起作用的文章。...也许你会觉得 React 太过复杂，所以你不会再去深入理解它。不管怎样，我都很乐意在 Twitter 上听到你的声音！感谢你的阅读。

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Python 进阶指南（编程轻松进阶）：九、深奥的 Python 怪现象

这解释了为什么它们的字符串的 id 是相同的。这种优化被称为字符串预留，和预分配整数一样，它只不过是 CPython 实现的一个细节。你不应该写依赖它的代码。...此外，这种优化不会捕获所有可能的相同字符串。试图识别可以使用优化的每个实例通常会花费比优化节省的时间更多的时间。...Python 的伪递增和递减操作符在 Python 中，您可以使用增加的赋值操作符将变量的值增加1或减少1。代码spam += 1和spam -= 1分别将spam中的数值增加和减少1。...相反，主要的-是 Python 的一元否定操作符。它允许您编写这样的代码： >>> spam = 42 >>> -spam -42 在一个值前面有多个一元负运算符是合法的。...全部或者没有 all()内置函数接受一个序列值，比如一个列表，如果该序列中的所有值都是“真”，则返回True如果一个或多个值为“假”，它将返回False你可以认为函数调用all([False, True

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干货 | 什么是熵？

增加第三个概率为0的结果并不会有什么不同给定 A 和 B 两个选择，你会选哪个？可能正确的反应应该是耸耸肩或白个眼。第三个结果的加入并没有增加或减少这个游戏的不确定性。...更精确的解释是：输出（在我们的场景下是不确定性）中任意小的变化，都可以由输入（概率）中足够小的变化得到。对数函数在定义域上每个点都是连续的。在子集上有限数量函数的和和乘积也是连续的。...你知道什么是负的不确定性吗？...反正我也不知道。对于一个用户友好的不确定性度量来说，无论输入是什么，应该总会返回一个非负的结果。熵的公式同样满足这个性质，我们来看一下公式：概率是定义在0-1的范围内的，因此是非负的。...所以概率的对数是负的。概率乘概率的对数不会改变符号。因此求和之后应该是负的，最终负负得正。所以对于所有的输入，熵都是非负的。

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博客 | 什么是熵？

基本性质如果你是第一次看到这个公式，你可能会提出一个问题：为什么要用对数？为什么这个公式就能够度量不确定性？当然，还有为什么要用字母H来表示熵？...增加第三个概率为0的结果并不会有什么不同给定 A 和 B 两个选择，你会选哪个？可能正确的反应应该是耸耸肩或白个眼。第三个结果的加入并没有增加或减少这个游戏的不确定性。...性质6：事件拥有非负的不确定性你知道什么是负的不确定性吗？反正我也不知道。对于一个用户友好的不确定性度量来说，无论输入是什么，应该总会返回一个非负的结果。...所以对于所有的输入，熵都是非负的。性质7：有确定结果的事件具有0不确定性假设你拥有一个魔法硬币，无论你怎么抛，硬币总是正面朝上。 ?...它被广泛的适用，因为它满足了我们想要的一些标准（同时也是因为我们生活中充满了不确定性）。唯一性定理告诉我们，只有一个函数族具有我们想要的四种基本性质。香农熵是这个函数族的一个很自然的选择。

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在等吴恩达深度学习第5课的时候，你可以先看看第4课的笔记

蛙儿子在家的时候，你只能一心盼他出门，啥也干不了。蛙儿子出门了，你也不知道他要多久才能回家，只能等着他回来——还是啥也干不了。当然，青蛙出门在外的日子里，他偶尔会给等待中的你寄张明信片回来。...第二个原因被称作稀疏连结性，即每个输出层仅仅由很小一部分输入结点计算得到（更具体一些，输入的数量是过滤器数量的平方）。用这个方法可以极大的减少网络中参数的数量，提高训练速度。...第七课：为什么ResNets 有效？对于一般的神经网络，由于梯度的消失和爆炸，训练误差并不会随着网络层数的增加而单调递减。...吴恩达给出的第一个解决方案被称作siamese网络。它的基本思路是将两张不同的图片输入到同一个神经网络然后比较结果。如果输出相似性很高，那么很有可能是同一个人。...完成这门课程后，你不会很快成为一个计算机视觉方面的专家，但是它可能会开启你计算机视觉相关的想法和事业。你也学完了吴恩达深度学习系列课的前4门课吗？还是仍停留在第一课第一讲？欢迎留言和我们分享。

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【深度学习】卷积神经网络（CNN）

一、引子————边界检测我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8：图片中的数字代表该位置的像素值，我们知道，像素值越大，颜色越亮，...从上面这个例子中，我们发现，我们可以通过设计特定的filter，让它去跟图片做卷积，就可以识别出图片中的某些特征，比如边界。...其实学过神经网络之后，我们就知道，这些filter，根本就不用我们去设计，每个filter中的各个数字，不就是参数吗，我们可以通过大量的数据，来让机器自己去“学习”这些参数嘛。...4是指有4个filters; 我们的输出，就是Z1，shape=(6,6,4); 后面其实还应该有一个激活函数，比如relu，经过激活后，Z1变为A1，shape=(6,6,4); 所以，在前面的图中，...我加一个激活函数，给对应的部分标上符号，就是这样的：这么好的图，值得收藏三、CNN的结构组成上面我们已经知道了卷积（convolution）、池化（pooling）以及填白（padding

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