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(ISLR)关于统计学习面试可能会问到的知识点
1.什么是统计学习统计学习是基于数据构建概率模型,并运用模型对数据进行预测与分析。2.衡量预测函数在何种程度接近观测值,用均方误差MSE3.如何估计f分为两类方法:参数方法 和 非参数方法。参数方法:一般用在回归问题先 对函数f的形式事先做明确的假设,并选择模型,最常用的是参数模型;再 用最小二乘法 拟合参数非参数法:一般用在分类问题相较于参数法,需要较多的观测数据4.欠拟合与过拟合:欠拟合:原因
为什么会用到masked loss
序列模型常常会用到padding(nn.functional.pad()),而padding添加的就是0.0。例如:def train(self, input, real_val):self.model.train()self.optimizer.zero_grad()input = nn.functional.pad(input, (1,0,0,0))output = self.model(in
STTN-SpatialTemporalTransformer模型代码
1. Github代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Sep 28 10:28:06 2020@author: wb"""import torchimport torch.nn as nnfrom GCN_models import GCNfrom One_hot_encoder import One_hot_encoderclass SSelfA
到底了







