期望值shortfall expected损失
P4223 期望逆序对
首先，期望数乘上 \(\dbinom n2^k\) 后得到的就是所有方案的逆序对数之和。 任取两个位置 \(A, B(A < B)\)，不难看出其他任意位置对 \(A, B\) 而言都是等价的，把这些位置统称为 \(C\) 位置。 然后 \((A, B)\) 最终的样子只有以下七种形式：\((A, ......
Module was compiled with an incompatible version of Kotlin. The binary version of its metadata is 1.8.0, expected version is 1.6.0.
Launching lib/main.dart on 22011211C in debug mode... e: /Users/mm/.gradle/caches/transforms-3/37865fb99fa1fb60cf850910df4bb8bf/transformed/jetified-k ......
【开源项目推荐】Great Expectations—开源的数据质量工具
大家好，我是独孤风。 又到了本周的开源项目推荐。数据质量是企业进行数据治理非常重要的一个环节，高质量的数据对管理决策，业务支撑都有非常重要的作用。 只有持续的数据质量改进才能推动数据治理体系的完善，差劲的数据质量就如同顽固的疾病一样，如果不能得到及时的改善，最终可能会导致重大的问题。 近几年来，管理 ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
Bean无法注入问题 NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of type 'Service.UserService' available: expected at least 1 bean which qualifies as autowire candidate
运行@Test时 UserService 无法完成注入 @SpringBootTest//自动创建Spring上下文环境class MybatisPlusApplicationTests { @Resource private UserService userService; @Test void ......
神经网络中的分位数回归和分位数损失
在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量 ......
JSON parse error: Unexpected character ('}' (code ***)): was expecting double-quote to start field
JSON parse error: Unexpected character ('}' (code 125)): was expecting double-quote to start field name] 出现这个错误是因为请求 { "equipmentid": "123", "equipmen ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
金牌导航-期望概率DP
期望概率DP 例题A题解 首先，对于随机变量 \(X\) 如果设随机变量 \(Y\) 的取值集合是 \(I(Y)\)，那么有全期望公式 \[E(X)=\sum_{y\in I(Y)}E(X|Y=y)\times P(Y=y) \]其中，\(E(X|Y=y)\) 表示在 \(Y=y\) 的条件下 \( ......
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation 使用了EM算法的注意力
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Xia Li]], [[Zhisheng Zhong]], [[Jianlong Wu]], [[Yibo Yang]], [[Zho ......
一些对编程的期望
-- 1 -- 编程语言 或 sdk 或 操作系统 提供 某种类似 协程/虚拟线程(或者其他名字) 的概念独立于 进程-线程 结构之外，在运行期间它既有可能是进程也可能是线程，彼此通讯可以通过 unix domain socket 或类似方式实现，这样应用程序就可以不去考虑是用多进程还是多线程，也可 ......
常用损失函数
常用损失函数 目录 损失函数的意义 均方误差(MSE) 计算方法 适用场景 代码 均方根误差(RMSE) 计算方法 使用场景 代码 平均绝对误差(MAE) 计算方法 适用场景 代码 交叉熵损失 计算方法 适用场景 代码 对数似然损失 计算方法 适用场景 代码 余弦相似度损失(CSL) 计算方法 推理 ......
ubuntu18.04.6 编译buildroot的时候提示： Incorrect selection of kernel headers: expected 4.6.x， got 4.16.x
再次进入文件系统配置界面，将内核头文件从4.16.x 改为4.6.x 就可以了。 ......
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
常用损失函数
损失函数的意义 衡量模型性能。损失函数提供了一种量化模型预测结果与实际结果之间差异的方法。通过这种量化，我们可以客观地评价模型的好坏。 模型优化的指导。模型训练实际上是一个优化过程，目的是最小化损失函数。 模型选择和调整。不同的问题可能更适合不同的损失函数。 处理不平衡数据。在现实世界的数据中，常出 ......
AtCoder Beginner Contest 331 G - Collect Them All【概率期望+容斥+多项式】
题目链接：ABC331_G 写在前面 将来如果回顾这道题，建议自己看完题意一定先重新推一遍。如果还是不够熟练，多去做一些同类型的题目吧。 题意： 盒子里有 \(N\) 张卡片，每张卡片上写着一个数字，数字的范围是 \(1,...,M\)，写着数字 \(i\) 的卡片有 \(C_i\) 张\(（C_i ......
深度学习中前馈神经网络的认识以及损失函数，梯度下降的一些算法
1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播，往前传播应该有的权值w，不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么？ 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值，这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差，对这个误差进行拟合，需要用一些函 ......
LOEUF (the loss-of-function observed/expected upper bound fraction) 和 pLI (probability of being Loss-of-function Intoleran)
LOEUF (the loss-of-function observed/expected upper bound fraction): LOEUF is a conservative estimate of evolutionary selection against disease-causin ......
celery 5.3.6 报错ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
celery 5.3.6 报错ValueError: not enough values to unpack 启动celery脚本报错 执行 python run_task.py报错，celery服务端和脚本端日志信息如下 # celery -A tasks worker --loglevel=IN ......
期望dp——用记忆化搜索
https://www.luogu.com.cn/problem/P4316 本题暂时只写了用期望dp经典套路，套上期望DP的基本套路，设dp(u)为到达u点的期望长度。 期望dp，也叫概率dp 一般来说，期望dp找到正确的状态后，转移是比较容易想到的。 但一般情况下，状态一定是“可数”的 事实上， ......
csp认证202109-4——之状态压缩dp加期望（记忆化搜索
https://www.acwing.com/problem/content/description/4012/ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long //# define int long long # ......
java.lang.IllegalStateException: Expected BEGIN_OBJECT but was STRING at line 1 column 2 path $
java.lang.IllegalStateException: Expected BEGIN_OBJECT but was STRING at line 1 column 2 path $ package com.example.core.mydemo.scooterOrderSms; impor ......
期望概率
0.前情提要 别想翻盘了，赶紧搞你那 whk 去吧。 学点期望概率以后用。 1. 一些需要知道的 有关概率 约定 \(P(A)\) 为 \(A\) 事件发生的概率。 条件概率 \(P(A|B)\) 表示，在 \(B\) 已经发生的情况下，\(A\) 事件发生的概率。由条件概率的定义，可以得到算式： ......
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
React项目报错：Element type is invalid: expected a string可能的原因
React项目报错：Element type is invalid: expected a string 起因：用了屎一样的React Antd组件库，坑太多实在用不下去了，代码不变直接改成Tdesign，于是就开始了解决无穷无尽的报错。。。 Element type is invalid: exp ......
解决：Expected 1 line break before closing bracket, but no line breaks found.eslint
运行时报错以下 解决 在eslintrc.js rules下添加以下代码 'vue/singleline-html-element-content-newline': 'off', 'vue/multiline-html-element-content-newline': 'off', ......
期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析
本文深入探讨了期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了EM算法在高斯混合模型（GMM）中的应用，并通过Python和PyTorch代码实现进行了实战演示。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经 ......
CrossEntropyLoss: RuntimeError: expected scalar type Float but found Long neural network
错误分析 这个错误通常指的是期望接受的参数类型是Float， 但是程序员传入的是Int 。 通常会需要我们去检查传入的 input 和 target 的数据类型有没有匹配。在传入的数据中，通常 input 希望是 Float 类型，target 是 Int 类型。 但是通常也许会发现传入的参数是符合 ......
MySQL运行在docker容器中会损失多少性能
前言 自从使用docker以来，就经常听说MySQL数据库最好别运行在容器中，性能会损失很多。一些之前没使用过容器的同事，对数据库运行在容器中也是忌讳莫深，甚至只要数据库跑在容器中出现性能问题时，首先就把问题推到容器上。 那么到底会损失多少，性能损失会很多吗？ 为此我装了两个MySQL，版本都是8. ......