1 基础概念解释说明
目标函数(objective function)、机器学习(machine learning,ML)、深度学习(deep learning,DL)、数据集(dataset)、参数(parameter)、模型(model)、学习算法(learning algorithm)、输入(input)和输出(output)
样本(example, sample)、独立同分布(independently and identically distribu
目标函数(objective function)、机器学习(machine learning,ML)、深度学习(deep learning,DL)、数据集(dataset)、参数(parameter)、模型(model)、学习算法(learning algorithm)、输入(input)和输出(output)
样本(example, sample)、独立同分布(independently and identically distribu
类ChatGPT的模型评测对比 <br> 类ChatGPT的资料 <br> 类ChatGPT的开源框架 <br> LLM的训练_推理_低资源_高效训练 <br> 提示工程 <br&g |
上一弹 请参阅[[0_life/碎碎念念/碎碎念念2021/20211121 B站音乐大赏]]
总结今年上半年B站音乐频道-MV分类下每个月热门视频播放量TOP10
Unit 1 知识点简单概
(最后一节课换了个导师,所以教学进度衔接似乎不太好 = =)
幂级数的性质1:存在收敛半径$R$ 幂级数的性质2:当$|x|<R$时,$f(x)$可无限求导(比如说多项式级数)
泰勒展开式:
$$f(x)=\Sigma_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n$$
示例1:几何级数 geometric series $\frac{1}{1+x}=1-x+x^2-x^3...(R=1)$
示例2:$ln(1+x)=\int_0^x\fr
将1号木板放置在桌面边缘,在木板不掉落的情况下不断探出;然后再叠加2号木板,追求总探出长度最大的情况,以此类推,判断最终总长度是否是有限的
本文罗列了一些热门的自动机器学习项目
AutoGluon 更倾向于使用多模型的 ensemble,利用多层 stacking + k-fold bagging 来实现更好更稳定的模型效果。当然基本的超参优化也是具备的。
自带了一系列的特征工程自动化组件,例如各种缺失值的预处理,日期特征,类别特征,文本特征处理等。但这部分功能相对基础
针对部署时进行优化,比如训练子模型替代多模型;引入模型蒸馏
代码整
反常积分的第二种情况就是积分区域内有奇点的情况
示例:讨论$\int_0^1\frac{dx}{x^p}$的收敛性
总结3 反常积分示例中示例3的结果可得到以下结果:
芝诺悖论:$1+\frac{1}{2}+\frac
$$\begin{equation}
IF = \left\{
\begin{array}{rl}
f(x)\to \infty \\ \\
g(x)\to \infty \\ \\
\frac{f'(x)}{g'(x)}\to L
\end{array} \right.
\end{equation}
\ \ \ AS \ \ x\to a \ \ THEN \ \frac{f(x)}{g(x)}\
洛必达法则(L'Hopital's Rules):当$f(a)=g(a)=0$
$$lim_{x\to a}\frac{f(x)}{g(x)}=lim_{x\to a}\frac{f(x)/(x-a)}{g(x)/(x-a)}=\frac{f'(x)}{g'(x)}(g'(x)\neq0)$$
$$lim_{x\to 0}\frac{sin5x}{sin2x}=lim_{x\to 0}\frac{5cos5x}{2cos2x}=\frac{5}{2}$$
$$lim_{x\to 0}\frac{cosx-