weight

    0熱度

    2回答

    我正在尋找能夠解釋神經網絡中權重實際含義的人嗎? 所以我的理解到目前爲止,我們有標籤取決於多個功能,我們不確定每個功能對標籤預測的重要性。 (糾正我,如果這是錯誤的)。 所以不是使用標準算法,我們將通過各種權重獨立乘以這些特徵,然後重新相加,以便我們可以測試不同的組合。這就像一個定製的分類算法嗎?或者它只是一個完全不同的概念而已? 但是爲什麼有多個圖層?第二層神經元會添加第一層還不能確定的內容?哦

    0熱度

    2回答

    有沒有一種方法來設置產品重量與save_post掛鉤? 我下面的代碼,但我不知道怎麼改寫重量: add_action('save_post', 'change_weight'); function change_weight($post_id) { $WC_Product = wc_get_product($post_id); } 請幫助!

    1熱度

    1回答

    請求標頭的值(例如Accept-Language,Accept-Encoding等)具有隱式或顯式加權值(例如en; q=0.8)。 在不太可能發生完整字段值收率曖昧信息,具體地,如果歧義可以解釋爲任一不能接受的(q=0)或可接受的,因爲一些非零質量值,例如分析得到的值: Accept-Encoding: gzip; q=0.8, gzip; q=0 應此被解釋爲: 不能接受; 可接受; 標題

    3熱度

    1回答

    我有tf-idf矩陣是從我擁有的文本文件生成的。我想更重視一些詞彙術語。 我已經寫下了下面的代碼。我怎樣才能加倍特定詞彙術語的權重。我需要通過2加倍計或者只是多了TFIDF的權重,我想增加從d的一些術語的重要性 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer count_vectorizer = CountVectoriz

    1熱度

    1回答

    所以我目前在一個高級數據結構類,並瞭解了一點關於圖。今年夏天,我被要求幫助寫一個算法來匹配室友。現在對於我的數據結構類,我寫了一個城市路徑圖,並執行一些排序和初始化算法,我很奇怪圖表可能是一個開始使用我的室友匹配算法的好地方。 我在想,我們的數據庫可能只是一個文本文件,沒什麼太花哨。然而,我可以初始化圖中的每個節點作爲學生,每個學生對更多的學生都會有一個無定向的邊緣(對於不想與另一個同室友的學生來

    0熱度

    1回答

    可以解釋一下重量平衡樹和高度平衡樹有什麼不同。 AVL是平衡重樹

    6熱度

    1回答

    我目前正在使用LSTM層訓練用於天氣預報的遞歸神經網絡。網絡本身是非常簡單的,看起來大致是這樣的: model = Sequential() model.add(LSTM(hidden_neurons, input_shape=(time_steps, feature_count), return_sequences=False)) model.add(Dense(feature_count)

    1熱度

    1回答

    我正在使用h2o構建gbm模型。培訓數據隨機分爲70%的開發數據和30%的及時驗證數據。訓練數據有1.4%的不良率,我還需要爲每個觀察分配權重(數據有一個權重欄)。觀察結果是:與無重量建模的模型(VAL)相比,使用重量建立的模型在開發數據(DEV)上具有更高的性能。使用重量建模的模型在開發和實時驗證數據之間有很大的性能差異。例如,模型建立與重示出了以下前10%的捕獲率 DEV:56% 驗證:25%

    1熱度

    1回答

    我試圖做一個SQL請求,找到匹配請求的最佳項目。 我有關鍵字有不同的權重(非常重要的關鍵字,重要的關鍵字等),我想按結果排序結果順序。 我的表:ID,字段,值。 字段可以是「productName」或「productdescription」,值是文本。 我不知道如何將權重添加到每個關鍵字,並計算每個項目的分數。 我只是用現在的LIKE syntaxe: SELECT id FROM product

    0熱度

    3回答

    我現在有如下的佈局: 突出顯示的佈局是在它三個附加水平linearlayouts(每個文本+搜索條組合)一個LinearLayout中。 我想突出顯示的LinearLayout展開並填充屏幕空間,使「SAVE」按鈕位於屏幕的底部。 我曾嘗試使用android:layout_weight併爲突出顯示的佈局的每個子項分配相同的權重,但似乎沒有區別。 以下是我的佈局XML: <?xml version=