nt.png May be re-distributed in accordance with the terms of the CC-SA 4.0 license https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.en AAPL FB 700 GOOG TXT BIDU ? ? ? ? © 2018 Bloomberg Finance CS.svg May be re-distributed in accordance with the terms of the CC-SA 4.0 license https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.en Data Volume © 2018 Bloomberg Finance L.P. All rights reserved 04.jpg May be re-distributed in accordance with the terms of the CC-SA 4.0 license https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.en © 2018 Bloomberg Finance L.P. All rights reserved. Computer Vision

或者收敛为止。 40 4.LightGBM 样本序号 样本的特征取值 样本的一阶导 样本的二阶导 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 ?? 0.1 2.1 2.5 3.0 3.0 4.0 4.5 5.0 ?? 0.01 0.03 0.06 0.05 0.04 0.7 0.6 0.07 ℎ? 0.2 0.04 0.05 0.02 0.08 0.02 0.03 0.03 bini 1 2.5 3.0 3.0 4.0 4.5 5.0 ?? 0.01 0.03 0.06 0.05 0.04 0.7 0.6 0.07 ℎ? 0.2 0.04 0.05 0.02 0.08 0.02 0.03 0.03 样本序号 样本的特征取值 样本的一阶导 样本的二阶导 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 ?? 0.1 2.1 2.5 3.0 3.0 4.0 4.5 5.0 ?? 0

idata [ 1 ] = ( idata [ 1 ] − 0.5) ∗ 2.0 + 4.0 l a b e l . append (1) e l s e : # 把 大 于0 .5 的 值 压 缩 到 [ 4 , 5 ] 之 间 idata [ 0 ] = ( idata [ 0 ] −0.5) ∗2.0 + 4.0 i f idata [ 1 ] < 0 . 5 : # 把 小 于 0 .5 append (2) e l s e : # 把 大 于 0 .5 的 值 压 缩 到 [ 4 , 5 ] 之 间 idata [ 1 ] = ( idata [ 1 ] − 0.5) ∗ 2.0 + 4.0 l a b e l . append (3) data = np . random . rand (20000 , 2) l a b e l =[] dataGenerate ( data

is denoted by a cross. This is not ideal because the precision allocated to the range [-4.0, -2.0] or [2.0, 4.0] (spanning two quantization bins) is the same as the precision allocated to [-1, 1]. [-1 between the original tensor and the decoded tensor, as we did when working with quantization. 128 4.0 Table 5-1: Number of centroids v/s the compression ratio, assuming , and . As we increase the value

-03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd 包来定义模型并求导。 一个 nn

pd.read_csv(data_file) print(data) NumRooms Alley Price 0 NaN Pave 127500 1 2.0 NaN 106000 2 4.0 NaN 178100 3 NaN NaN 140000 2.2.2 处理缺失值 注意，“NaN”项代表缺失值。为了处理缺失的数据，典型的方法包括插值法和删除法，其中插值法用一个替 代值弥补 48 2. 预备知识 (continued from previous page) print(inputs) NumRooms Alley 0 3.0 Pave 1 2.0 NaN 2 4.0 NaN 3 3.0 NaN 对于inputs中的类别值或离散值，我们将“NaN”视为一个类别。由于“巷子类型”（“Alley”）列只接受两 种类型的类别值“Pave”和“NaN”，panda get_dummies(inputs, dummy_na=True) print(inputs) NumRooms Alley_Pave Alley_nan 0 3.0 1 0 1 2.0 0 1 2 4.0 0 1 3 3.0 0 1 2.2.3 转换为张量格式 现在inputs和outputs中的所有条目都是数值类型，它们可以转换为张量格式。当数据采用张量格式后，可以 通过在 2.1节中引入的那些张量函数来进一步操作。

人力调度派单峰值为每人 800单/天 调度 系统 3.0 云端分组派单模式 A 组 B 组 • 系统综合考虑各因素进行 订单分组，然后再指派给 合适的骑士 订单云端分组 整体最优分配 调度 系统 4.0 深度学习智能模式 • 出餐时间估算更准，缩短 骑士到店等待时间，节省 运力，提升用户等餐体验 出餐时间预估 深度学习智能 调度 系统 2.0 系统派单模式 • 系统综合考虑配送距离、

的。基于静态图的代表性框架是 TensorFlow 1，特点是建立计算图过程和实际计算过程是 分开的；PyTorch 是基于动态图的流行框架，特点是计算图的建图过程和计算过程是同时 进行的。 下面以简单的2.0 + 4.0的加法运算为例，介绍静态图和动态图的主要区别。首先介绍 静态图，以 TensorFlow 1.x 为例，首先创建计算图，代码如下(以下代码需要提前安装 TensorFlow 1.x 框架和 PyTorch name='variable_c') 创建计算图的过程就类比通过符号建立公式? = ? + ?的过程，仅仅是记录了公式的计算步 骤，并没有实际计算公式的数值结果，需要通过运行公式的输出端子?，并赋值? = 2.0,? = 4.0才能获得?的数值结果，代码如下： # 2.运行计算图阶段，此处代码需要使用 tf 1.x 版本运行 # 创建运行环境 sess = tf.InteractiveSession() # print('a+b=',c_numpy) 可以看到，在 TensorFlow 中完成简单的2.0 + 4.0加法运算尚且如此繁琐，更别说创建复杂 的神经网络算法有多艰难。这种先创建计算图后运行的编程方式叫做符号式编程。 作为对比，现在介绍动态图方式来完成2.0 + 4.0运算。PyTorch 实现代码如下： import torch # 导入 pytorch 库 # 1.创建输入张量，并赋初始值

contours indicate poor results. The 'x' marks indicate the trials. The images are sourced under CC BY-SA 4.0 license from Hyperparameter optimization article on wikipedia. Grid Search has serious limitations

adc /seaborn-0.9.0-py3-none-any.whl (208kB) 100% |████████████████████████████████| 215kB 4.0MB/s Requirement already satisfied: numpy>=1.9.3 in ./lib/python3.7/site-packages (from seaborn)