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查询Tags标签： 标准化，共有 24条记录-
十五、信息化和标准化
信息化 信息技术 信息产业：产品和服务功能 信息化：信息网络体系社会支持环境信息产业基础效用积累过程 国家信息化 四层含义：实现四个现代化离不开信息化，信息化要服务于现代化国家要统一规划、统一组织各个领域要广泛应用现代信息技术，开发利用信息资源信息化是一个…
2022/8/15 23:26:00 人评论 次浏览 -
Batch Normalization (批标准化）
Batch Normalization 为了解决深度网络训练时可能会出现的梯度消失、梯度爆炸或者，导致收敛速度变慢的 问题，使用批标准化的方法将每层的数据都规范到相同的均值和方差， 批标准化可以解决 internal convraiate shift，通过适当的使用较大的学习率，减少训练时间; 能够解…
2022/6/2 23:21:16 人评论 次浏览 -
爱浦路IPLOOK成为中国通信标准化协会的全权会员
近日，经中国通信标准化协会审核，广州爱浦路网络技术有限公司(以下简称“IPLOOK”)正式加入中国通信标准化协会，成为其全权会员。此次加入CCSA意味着IPLOOK有机会参与核心网行业标准的验证、宣传和实施。作为国内领先的核心网供应商，IPLOOK加入中国通信标准化协会对企业…
2022/1/29 23:34:35 人评论 次浏览 -
标准化SQLHelp数据库通用访问类
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Data.SqlClient; using System.Data; using System.Configuration; namespace SQLDB { public class SqlHelp { //链接数据库字符串…
2022/1/20 19:15:54 人评论 次浏览 -
标准化SQLHelp数据库通用访问类
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Data.SqlClient; using System.Data; using System.Configuration; namespace SQLDB { public class SqlHelp { //链接数据库字符串…
2022/1/20 19:15:54 人评论 次浏览 -
【每日一更】＜吴恩达-机器学习＞
目录 一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归: 二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降: 三、Feature Scaling - 特征缩放： 1.特征缩放方法： 2.归一化和标准化的区别： 四、Learning rate - 学习率:一、Linear Regressi…
2021/12/14 23:17:23 人评论 次浏览 -
【每日一更】＜吴恩达-机器学习＞
目录 一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归: 二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降: 三、Feature Scaling - 特征缩放： 1.特征缩放方法： 2.归一化和标准化的区别： 四、Learning rate - 学习率:一、Linear Regressi…
2021/12/14 23:17:23 人评论 次浏览 -
SQL中的count()函数使用条件筛选计数的方法
如例子所示，可以直接在括号内进行条件判断，但需要加上”or null“。因为 当 standard不是标准化成功时 ，standard=标准化成功结果false 不是 NULL，Count在 值是NULL是 不统计数， （count(任意内容)都会统计出所有记录数，因为count只有在遇见null时不计数，即count(n…
2021/12/11 19:50:06 人评论 次浏览 -
SQL中的count()函数使用条件筛选计数的方法
如例子所示，可以直接在括号内进行条件判断，但需要加上”or null“。因为 当 standard不是标准化成功时 ，standard=标准化成功结果false 不是 NULL，Count在 值是NULL是 不统计数， （count(任意内容)都会统计出所有记录数，因为count只有在遇见null时不计数，即count(n…
2021/12/11 19:50:06 人评论 次浏览 -
归一化z-score标准化
z-score标准化 z-score标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间。 要求：均值 μ = 0 ，σ = 1 标准差公式：imagez-score标准化转换公式：image归一化 归一化：把数变为（0，1）之间的小数 归一化公式：image这里利用sklearn的MinMaxScaler和StandardScaler两个类…
2021/8/20 23:10:30 人评论 次浏览 -
归一化z-score标准化
z-score标准化 z-score标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间。 要求：均值 μ = 0 ，σ = 1 标准差公式：imagez-score标准化转换公式：image归一化 归一化：把数变为（0，1）之间的小数 归一化公式：image这里利用sklearn的MinMaxScaler和StandardScaler两个类…
2021/8/20 23:10:30 人评论 次浏览 -
Python数据的相关性和标准化
1、相关性分析协方差：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y) 或 cov(X, Y) = E(X-EX)(Y-EY)，表示两个变量总体误差的期望，范围在负无穷到正无穷。协方差为0时，两者独立。协方差绝对值越大，两者对彼此的影响越大，反之越小公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值…
2021/8/3 12:36:26 人评论 次浏览 -
Python数据的相关性和标准化
1、相关性分析协方差：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y) 或 cov(X, Y) = E(X-EX)(Y-EY)，表示两个变量总体误差的期望，范围在负无穷到正无穷。协方差为0时，两者独立。协方差绝对值越大，两者对彼此的影响越大，反之越小公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值…
2021/8/3 12:36:26 人评论 次浏览 -
李宏毅《机器学习》学习笔记5.2
4.classification 分类模型的输出若是将不同分类编号作为真值，可能让模型误认为相邻的分类是相近的，因此使用向量表示不同类别。模型最后的输出值需要softmax处理，使得输出值落在0-1区间。softmax和标准化类似。 分类模型loss function分类模型的loss通过cross-entropy…
2021/7/22 6:09:41 人评论 次浏览 -
李宏毅《机器学习》学习笔记5.2
4.classification 分类模型的输出若是将不同分类编号作为真值，可能让模型误认为相邻的分类是相近的，因此使用向量表示不同类别。模型最后的输出值需要softmax处理，使得输出值落在0-1区间。softmax和标准化类似。 分类模型loss function分类模型的loss通过cross-entropy…
2021/7/22 6:09:41 人评论 次浏览
