在N-Gram模型中，我们预测⼀个词出现的概率，只需考虑它前⾯的N-1个词。这样做的优点是计算简单，但缺点也很明显：它⽆法捕捉到距离较远的词之间的关系。⽽Bag-of-Words模型（也称“词袋模型”），不考虑哪个词和哪个词临近，⽽是通过把词看作⼀袋⼦元素的⽅式来把⽂本转换为能统计的特征。

定义 Skip-Gram 类import torch.nn as nn # 导入 neural network# 从词汇表大小到嵌入层大小（维度）的线性层（权重矩阵）# 从嵌入层大小（维度）到词汇表大小的线性层（权重矩阵）def forward(self, X): # 前向传播的方式，X 形状为 (batch_size, voc_size)# 通过隐藏层，hidden 形状为 (batch_siz

如图有反映stm32g431的定时器资源。共10个定时器基本定时功能，当累加的时钟脉冲数超过预定值时，能触发中断或者触发DMA请求。是专门用于驱动数模转换器（DAC）

将如下引脚口都设置为输出上拉模式设置为上拉模式。

如图有反映stm32g431的定时器资源。共10个定时器基本定时功能，当累加的时钟脉冲数超过预定值时，能触发中断或者触发DMA请求。是专门用于驱动数模转换器（DAC）

灰度图像数据集是3D张量，第一个维度是样本维（也就是一张一张的图片，共60 000张），后面两个是特征维（也就是图片的28px×28px的矩阵）K折验证（K-fold validation）的思路是将数据划分为大小相同的K个分区，对于每个分区，都在剩余的K-1个分区上训练模型，然后在留。（1）Keras要求图像数据集导入卷积网络模型时为4阶张量，最后一阶代表颜色深度，灰度图像只有一个颜色通道，可以

这个模型本就是为了检测劣质品而生（劣质品即标签值为1的阳性正样本），但一共有2个劣质品，只发现了1个，有50%的正样本没有测准。（2）一种思路是在训练大型网络之前使用少量数据训练一个较小的模型，小模型的泛化好，再去训练更深、更大的网络。一个标准是精确率，也叫查准率，其公式是用“被模型预测为正的正样本”除以“被模型预测为正的正样本”与“被模型预测为负的正样本”的和。公式如下：对于输入数据的每个特征（

机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。数据简介在数据集中一般：一行数据我们称为一个样本一列数据我们成为一个特征有些数据有目标值（标签值），有些数据没有目标值数据类型构成：数据类型一：特征值+目标值（目标值是连续的和离散的）数据类型二：只有特征值，没有目标值机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效划

使用Python列表可以存储一维数组，通过列表的嵌套可以实现多维数组，那么为什么还需要使用Numpy的ndarray呢？在这里我们通过一段代码运行来体会到ndarray的好处a = []# 通过%time魔法方法, 查看当前行的代码运行一次所花费的时间在结果中发现，通过numpy计算后的时间比原生python要快很多。从中我们看到ndarray的计算速度要快很多，节约了时间。机器学习的最大特点就是

在斯坦福大学的地下档案室，保存着1955年麦卡锡手写的"人工智能"原始提案。泛黄的稿纸上，他用铅笔勾勒的智能体结构图，与GPT-4的transformer架构竟有惊人的拓扑相似性。这种跨越68年的认知共振，暗示着人类正在经历第四次认知革命——从甲骨灼纹到神经网络，信息载体的进化正在重塑文明的底层逻辑。