vmovd是否有avx-sse转换惩罚？

vmovd是x86指令集中的一条指令，用于将一个128位的XMM寄存器中的数据移动到一个32位或64位的通用寄存器中。avx-sse转换惩罚是指在使用AVX指令集时，如果需要在AVX和SSE指令之间进行转换，会导致性能下降的现象。

在Intel处理器中，AVX指令集是一种更高级的指令集，可以进行更大数据宽度的并行计算。而SSE指令集是较早的一种指令集，用于进行较小数据宽度的并行计算。当需要在AVX和SSE指令之间进行转换时，处理器需要进行上下文切换和数据格式转换，这会引入额外的开销，导致性能下降。

对于vmovd指令，它是一条SSE指令，用于将128位的XMM寄存器中的数据移动到一个32位或64位的通用寄存器中。因此，如果在使用AVX指令集时需要进行vmovd指令的转换，就会存在avx-sse转换惩罚，即性能下降的情况。

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Machine Learning-特征工程

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如何使用机器学习神器sklearn做特征工程？

2.1 无量纲化无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和区间缩放法。...sklearn.feature_selection import SelectKBest from scipy.stats import pearsonr #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 #第一个参数为计算评估特征是否好的函数...假设自变量有 N 种取值，因变量有 M 种取值，考虑自变量等于 i 且因变量等于 j 的样本频数的观察值与期望的差距，构建统计量：这个统计量的含义简而言之就是自变量对因变量的相关性。...使用带惩罚项的基模型，除了筛选出特征外，同时也进行了降维。...故，可结合 L2 惩罚项来优化。

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Python 数据科学手册 5.6 线性回归

也就是，我们让xn = fn(x)，其中fn是转换数据的函数。...我们在这里看到，通过取每个值的指数，转换器将我们的一维数组转换为三维数组。然后这种新的更高维度的数据表示，可以用于线性回归。我们在特征工程中看到，实现这一目标的最简单的方法是使用流水线。...我们知道这样的行为是有问题的，如果我们可以通过惩罚模型参数的较大值，来限制模型中的这种尖峰。这种惩罚被称为正则化，有几种形式。...这通过惩罚模型系数的平方和（第二范数）来实现；在这种情况下，模型拟合的惩罚将是：其中α是控制惩罚强度的自由参数。...我们的特征还不完整（即，人们不仅仅根据这些，决定是否骑车去上班），或者有一些非线性关系，我们没有考虑到（例如，也许人们在高和低温度下骑行较少）。

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