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2年10月17天

Tensorflow入门(五)——损失函数

原文链接:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1940819本文在原文基础上进行细微的修改和完善。文章目录1. 什么是损失函数2. 怎样使用损失函数2.1 回归模型的损失函数2.2 分类模型的损失函数2.3 总结1. 什么是损失函数损失函数(loss function)是机器学习中非常重要的内容,它是度量模型输出值与目标值的差异,也就是作为评估模型效果的一种重要指标,损失函数越小,表明模型的鲁棒性就越好。2. 怎样使用损失函数在TensorFlow中训练模型

在Ajax中什么时候用GET什么时候用POST? 当我们有大量数据要传送时最好的办法是一次发出多个只传递少量信息的Ajax调用时。如果你正用一个Ajax调用发送大量数据,那么最好是结束这种做法,因为这样做并不能节约时间。

当我们有大量数据要传送时最好的办法是一次发出多个只传递少量信息的Ajax调用时。如果你正用一个Ajax调用发送大量数据,那么最好是结束这种做法,因为这样做并不能节约时间。  因此,需要传送大量数据能成为我们在GET和POST之间犹豫不决的理由吗?这两个方法都是为不同的目的而设计的,两者的不同也在于其使用目的。这一说法不仅适用于GET和POST的使用,也适用于其他的方法。  GE

第12章 多元线性回归-整理5

在多元线性回归分析中,t检验是用来检验( )。A. 总体线性关系的显著性B. 各回归系数的显著性C. 样本线性关系的显著性D. H0:β1=β2=...=βk=0H_0:\beta_1=\beta_2=...=\beta_k=0H0​:β1​=β2​=...=βk​=0在多元线性回归模型中,若自变量xix_ixi​对因变量y的影响不显著,那么它的回归系数βi\beta_iβi​的取值()。A.可能为0B.可能为1C.可能小于0D.可能大于1在多元线性回归方程y^i=β^0+β^1x1+.

企业网站建设写好文案的7大要素

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