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【深度学习】损失函数(平均绝对误差,均方误差,平滑损失,交叉熵,带权值的交叉熵,骰子损失,FocalLoss)

损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值(Ground Truth)之间的偏离程度。。俗话说,任何事情必然有它的两面性,因此,并没有一种万能的损失函数能够适用于所有的机器学习任务,所以在这里我们需要知道每一种损失函数的优点和...

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#人工智能
数据结构——分块查找算法详解(C语言)

分块查找又称索引顺序查找,这是一种性能介于顺序查找和折半查找之间的一种查找方法。在此查找法中,出表本身以外,尚需建立一个“索引表”例如,下图所示为一个表及索引表,表中有18个记录,可分为3个子表(R1,R2,.....R6),(R7,R8.....R12),(R13,R14......R18),对每个子表建立一个索引项,其中包括两项内容:关键字(其值为该子表中的最大关键字)和指针项(指示该子表的第

#数据结构#算法#c语言
【深度学习】损失函数(平均绝对误差,均方误差,平滑损失,交叉熵,带权值的交叉熵,骰子损失,FocalLoss)

损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值(Ground Truth)之间的偏离程度。。俗话说,任何事情必然有它的两面性,因此,并没有一种万能的损失函数能够适用于所有的机器学习任务,所以在这里我们需要知道每一种损失函数的优点和...

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#人工智能
【深度学习】损失函数(平均绝对误差,均方误差,平滑损失,交叉熵,带权值的交叉熵,骰子损失,FocalLoss)

损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值(Ground Truth)之间的偏离程度。。俗话说,任何事情必然有它的两面性,因此,并没有一种万能的损失函数能够适用于所有的机器学习任务,所以在这里我们需要知道每一种损失函数的优点和...

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#人工智能
【线性代数】第一章 1.1矩阵及其运算

【写在前面的话】众所周知,线性代数在计算机应用方面也是比较广的(比如人工智能等前沿科技领域)。所以...在CSDN记录线性代数的知识不为过吧,哈哈(//狗头保命)。想要学线性代数的小伙伴可以跟随我的脚步一起学习一下。(坚持每天至少发一篇)话不多说,我们直接开始。目录1.1矩阵及其运算一,矩阵的概念二,矩阵的线性运算三,矩阵的乘法四,矩阵的转置五,习题1.1一,矩阵的概念我们先来看一下书上关于 ..

#线性代数#矩阵#机器学习 +1
【深度学习】损失函数(平均绝对误差,均方误差,平滑损失,交叉熵,带权值的交叉熵,骰子损失,FocalLoss)

损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值(Ground Truth)之间的偏离程度。。俗话说,任何事情必然有它的两面性,因此,并没有一种万能的损失函数能够适用于所有的机器学习任务,所以在这里我们需要知道每一种损失函数的优点和...

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#人工智能
【机器学习】线性回归(超详细)

机器学习之线性回归,看懂这一篇就够了(超详细)。

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#机器学习#线性回归#人工智能
数据结构---顺序查找算法详解(C语言)

顺序查找的实现顺序查找的一般过程为:从表的一段开始,依次将记录的关键字和给定的值进行比较,若某个记录的关键字和给定值相等,则查找成功;反之,若扫描整个表后,仍未找到关键字和给定值相等的记录,则查找失败。数据元素类型定义如下:typedef struct{keytype key;//关键字域InfoType otherinfo;//其他域}ElemType;顺序表的定义如下:typedef stru

#数据结构#算法#c语言
数据结构——二分查找(折半查找)算法详解(C语言)

折半查找,也称二分查找,在某些情况下相比于顺序查找,使用折半查找算法的效率更高。但是该算法的使用的前提是静态查找表中的数据必须是有序的。也就是说,在使用折半查找算法查找数据之前,应该首先把该表的数据按照所查的关键字进行排序折半查找算法对静态表查找表{2,5,7,17,23,25,31,35,42,76,88}采用折半查找算法查找关键字为17的关键字的过程为:如上图所示,指针 low 和 high

#数据结构#算法#c语言
【机器学习】机器学习是什么?

机器学习(Machine Learning,简称 ML)是人工智能领域的一个分支,也是人工智能的核心,其涉及知识非常广泛,比如概率论、统计学、近似理论、高等数学等多门学科。目录1.1 何为机器学习1.1.1 机器学习非常重要1.1.2 关键术语1.1.3 机器学习的主要任务1.2 监督学习1.3 无监督学习1.1 何为机器学习一般情况下,人们很难直接从原始数据本身获取所需要的信息。例如,对于垃圾邮

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#机器学习#人工智能
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