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散度其實就是在最小化分布之間的交叉熵。許多作者使用術(shù)語 ‘‘交叉熵’’ 特定表示伯努利或 softmax 分布的負對數(shù)似然，但那是用詞不當的。任何一個由負對數(shù)似然組成的損失都是定義在訓練集上的經(jīng)驗分布和定義在模型上的概率分布之間的交叉熵。例如，均方誤差是經(jīng)驗分布和高斯模型之間的交叉熵。我們可以
我們提出的AI系統(tǒng)的行為。 概率論是眾多科學和工程學科的基本工具。我們提供這一章是為了保證那些背景是軟件工程而較少接觸概率論的讀者也可以理解本書的內(nèi)容。 概率論使我們能夠作出不確定的陳述以及在不確定性存在的情況下推理，而信息論使我們能夠量化概率分布中的不確定性總量。
計算機科學的許多分支處理的大部分都是完全確定的實體。程序員通?？梢园踩丶俣?CPU 將完美地執(zhí)行每個機器指令。硬件錯誤確實會發(fā)生，但它們足夠罕見，以至于大部分軟件應(yīng)用并不需要被設(shè)計為考慮這些因素的影響。鑒于很多計算機科學家和軟件工程師在一個相對干凈和確定的環(huán)境中工作，機器學習對于概率論的大量使用不得不令人吃驚。
為負時，支持向量機預測屬于負類。支持向量機的一個重要創(chuàng)新是核技巧 (kernel trick)。核策略觀察到許多機器學習算法都可以寫成樣本間點積的形式。例如，支持向量機中的線性函數(shù)可以重寫為其中，x(i) 是訓練樣本，α 是系數(shù)向量。學習算法重寫為這種形式允許我們將 x替換為特征函數(shù) φ(x) 的輸出，點積替換為被稱為核函數(shù)
自定義規(guī)則的難度，使用戶能夠直接開發(fā)滿足自己需求的規(guī)則，用戶可以自己在很大程度上來控制和解決誤報和漏報。 那么什么才是適合用戶的編寫靜態(tài)分析規(guī)則的語言呢？ 3. 尋找適合編寫靜態(tài)分析規(guī)則的語言 為了尋找適合用戶的編寫靜態(tài)分析規(guī)則的語言，我們來看下我們常見的兩種編程范式：聲明式語言（Declarative
建議用英文版，確定 Your name設(shè)置自己名字的拼音字母 Password設(shè)置密碼，第二個的password是確認密碼，盡量簡單點，確定，然后就等安裝，一般半個小時，然后重啟虛擬機，然后就可以用了。 這篇博客很適合小白新建虛擬機，只要按照我的步驟來的，問題不大，同時也歡迎大佬一起交流一下Linux
真正能跑起來、跑得穩(wěn)、跑得遠的 Agent 框架，才是你的最優(yōu)解。 為什么框架選型這么重要？ 架構(gòu)選錯，輕則性能差、調(diào)不動，重則成本高、推不動。 特別是 AI Agent，這不是一個“大模型 + 前端”的簡單組合，而是任務(wù)分解、記憶管理、工具調(diào)度等模塊的 復雜編排系統(tǒng)。 ?? 一個合適的 Agent
你實際的安裝路徑，保存。 重啟linux 打開終端，輸入python，如果出現(xiàn)如下界面，表明設(shè)置成功 2. 相關(guān)操作 2.1 查找文件位置 whereis pycharm 2.2 壓縮包的安裝 tar -xvzf 壓縮包的名稱 2.3 pycharm的啟動 1
字典（dictionary）純量（scalars）：單個的、不可再分的值。字符串、布爾值、整數(shù)、浮點數(shù)、Null、時間、日期介紹了這么多，讓我們先來一起學習下Yaml的語法…Yaml語法學習下面我們針對Yaml的集中類型，進行逐一學習。需要注意的是，Yaml的結(jié)構(gòu)標識符前無需添加空格，但標識符后需
所謂“ 機器學習” ， 是指利用算法使計算機能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息； 而“ 深度學習”作為“機器學習”的一個**子集**， 相比其他學習方法， 使用了更多的參數(shù)、模型也更復雜， 從而使得模型對數(shù)據(jù)的理解更加深人， 也更加智能。 傳統(tǒng)機器學習是分步驟來進行的， 每一步的最優(yōu)解不一定帶來結(jié)果的最優(yōu)解；
個相當高的代價值。通常，就總訓練時間和最終代價值而言，最優(yōu)初始學習率的效果會好于大約迭代 100 次左右后最佳的效果。因此，通常最好是檢測最早的幾輪迭代，選擇一個比在效果上表現(xiàn)最佳的學習率更大的學習率，但又不能太大導致嚴重的震蕩。
Learning，DL)屬于機器學習的子類。它的靈感來源于人類大腦的工作方式，是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達的一種學習過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并非是一個全新的概念，可理解為包含多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練效果，人們對神經(jīng)元的連接方法以及激活函數(shù)等方面做出了
機器學習算法是一種可以從數(shù)據(jù)中學習的算法。然而，我們所謂的 “學習”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一個簡潔的定義：“對于某類任務(wù) T 和性能度量P，一個計算機程序被認為可以從經(jīng)驗 E 中學習是指，通過經(jīng)驗 E 改進后，它在任務(wù) T 上由性能度量
機器學習算法是一種可以從數(shù)據(jù)中學習的算法。然而，我們所謂的 ‘‘學習’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一個簡潔的定義：‘‘對于某類任務(wù) T 和性能度量P，一個計算機程序被認為可以從經(jīng)驗 E 中學習是指，通過經(jīng)驗 E 改進后，它在任務(wù) T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
試用例，從而適應(yīng)新的功能，提升腳本的穩(wěn)定性。而腳本的維護本身就是一個開發(fā)代碼的過程，需要不斷的擴展、修改、調(diào)試，有時還需要對架構(gòu)做出調(diào)整。如果所花費的維護成本高于利用其節(jié)省的測試成本，那么自動化測試就失去了他的價值與意義。 一種折中的做法就是先對系統(tǒng)中相對穩(wěn)定的模塊與功能進行自動化測試，變動較大的地方進行手工測試。
構(gòu)市值不斷改善自身的性能的學科，簡單地說，機器學習就是通過算法，使得機器能從大量的歷史數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，從而對新的樣本做智能識別或預測未來。機器學習在圖像識別、語音識別、自然語言理解、天氣預測、基因表達、內(nèi)容推薦等很多方面的發(fā)展還存在著沒有良好解決的問題。傳統(tǒng)的模式識別方法：通過傳
Sigmoid 函數(shù)的圖像看起來像一個 S 形曲線。
然而，經(jīng)驗風險最小化很容易導致過擬合。高容量的模型會簡單地記住訓練集。在很多情況下，經(jīng)驗風險最小化并非真的可行。最有效的現(xiàn)代優(yōu)化算法是基于梯度下降的，但是很多有用的損失函數(shù)，如 0 − 1 損失，沒有有效的導數(shù)（導數(shù)要么為零，要么處處未定義）。這兩個問題說明，在深度學習中我們很少使用經(jīng)驗風險最小化
處理。Dropout提供了一種廉價的Bagging集成近似，能夠訓練和評估指數(shù)級數(shù)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具體而言，Dropout訓練的集成包括所有從基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)除去非輸出單元后形成的子網(wǎng)絡(luò)。最先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于一系列仿射變換和非線性變換，我們只需將一些單元的輸出乘零就能有效地刪除一個單元。這
