阅读李宏毅老师苹果书及搭配视频的一次记录_机器学习苹果书...
不同的参数也需要不同的学习率（而不是固定不变的）：如果在某一个方向上梯度值很小（非常平坦），我们会希望学习率调大一点；MGBD需要随着时间的推移逐渐降低学习率：在梯度下降初期，能接受较大的步长（学习率），以较快的速...
面向Data+AI时代的数据湖创新与优化（附Iceberg案例）_数据湖ai...
HistoryServer服务可以让用户通过SparkUI界面，查看历史应用（已经执行完的应用）的执行细节，比如job信息、stage信息、task信息等，该功能是基于sparkeventlogs日志文件的，...
把这个向量输到一个网络里面，下围棋就可以看成一个分类的问题，通过网络去预测下一步应该落子的最佳位置，所以下围棋就是一个有19×19个类别的分类问题，网络会输出19×19个类别中的最好类别，据此选择下...
机器学习：机器具备学习的能力。具体来说，机器学习就是让机器具体找一个函数的能力。比如语音识别：比如图片识别：比如下围棋：AlphaGoLoss是一个函数，L(b,w),在这里b和w就是输入的值。...
查看日志：检查YUM/DNF日志文件（通常位于/var/log/yum.log或/var/log/dnf.log），以获取更详细的错误信息。更新仓库：如果仓库地址有变更，需要更新.repo文件中的base...
使用F1score、MOTA指标来评估模型预测结果。对每个json文件得到两个指标的加权求和，最终得分为所有文件得分取均值。12其中，F1Score是Precision（精度）和Recall（召回率）的调和...
2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理赛题Baseline_mars城市治理比赛...
自适应学习率是优化深度学习模型过程中重要的技术，它能根据梯度的变化自动调整学习率，从而提高训练效率。Task2总结了自适应学习率的概念、主要方法（包括AdaGrad、RMSProp和Adam），并探讨了学习率调度策...