# encoding=utf-8import numpy as npimport pandas as pd#长宽格式的转换# 1data = pd.read_csv('d:data/macrodata.csv')print 'data:=\n', dataprint 'data.to_records():=\n', data.to_records()print 'data.

一个机器浮点数由阶码和尾数及其符号位组成：尾数：用定点小数表示，给出有效数字的位数，决定了浮点数的表示精度；阶码：用定点整数形式表示，指明小数点在数据中的位置，决定了浮点数的表示范围。(2) 浮点数的标准格式（Ｎ＝Ｒe.m）为便于软件移植，使用 IEEE（电气和电子工程师协会）标准IEEE754 标准：尾数用原

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摘自：https://www.cnblogs.com/gaona666/p/12376796.htmlFréchet Inception Distance（FID）计算 IS 时只考虑了生成样本，没有考虑真实数据，即 IS 无法反映真实数据和样本之间的距离，IS 判断数据真实性的依据，源于 Inception V3 的训练集 ------ ImageNet，在 Inception V3 的“世界观

转载自： https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/如何解决神经网络训练时loss不下降的问题文章作者AI柠檬博主发布日期2019-02-26如何解决神经网络训练时loss不下降的问题有2条评论浏览量： 148,695(在苹果系统下，如果文章中的图片不能正常显示，请升级Safari浏览器到

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设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2} 存在，则称E{[X-E(X)]}为X的方差，记为D(X) 或Var(X),即D(X)=Var(x)=E{[X-E(X)]2}标准化(0-1)分布的方差均匀分布的方差方差的性质二项分布的方差设随机变量X～B（ｎ，ｐ），求Ｄ（Ｘ）由二项分布的定义知道，随机变量X是ｎ重伯努利试验中试验成功的次数，且每次...

转载自：http://blog.csdn.net/Superwen_go/article/details/7689396F-分布表

文章转载自：https://www.cnblogs.com/angle6-liu/p/10416736.html一 k近邻算法原理k近邻算法是一种基本分类和回归方法.原理:K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。如上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示