1 ≥ 0, for ∀i (53) α∗ i (y(i)(ω∗T x(i) + b∗) + ξ∗ i − 1) = 0, for ∀i (54) r∗ i ξ∗ i = 0, for ∀i (55) We then formulate the corresponding dual problem as max α J (α) = m � i=1 αi − 1 2 m � i=1 0, y(i)(ω∗T x(i) + b∗) ≥ 1. Proof. ∵ α∗ i = 0, α∗ i + r∗ i = C (51) ∴ r∗ i = C ∵ r∗ i ξ∗ i = 0 (55) ∴ ξ∗ i = 0 ∵ y(i)(ω∗T x(i) + b∗) + ξ∗ i − 1 ≥ 0 (53) ∴ y(i)(ω∗T x(i) + b∗) ≥ 1 Corollary 2. For y(i)(ω∗T x(i) + b∗) = 1. Proof. ∵ 0 < α∗ i < C, α∗ i + r∗ i = C (51) ∴ 0 < r∗ i < C ∵ r∗ i ξ∗ i = 0 (55) ∴ ξ∗ i = 0 ∵ 0 < α∗ i < C, α∗ i (y(i)(ω∗T x(i) + b) + ξ∗ i − 1) = 0 (54) ∴ y(i)(ω∗T x(i) + b∗)

.............. 55 Sequential ...................................................................................................................................................... 55 Keras params: 0 _________________________________________________________________ Keras 55 As learned earlier, Keras model represents the actual neural network model. Keras provides a

index=date_list) 12 创建时间序列 如果希望DataFrame对象具有时间戳索引， 也可以采用上述方式进行创建。 data_demo = [[11, 22, 33], [44, 55, 66]] date_list = [datetime(2018, 1, 23), datetime(2018, 2, 15)] time_df = pd.DataFrame(data_demo, 此区间的平均值作为抽查结果。 54 数据统计—滑动窗口 这个区间就是窗口，它的单位长度为10 ，数据是按天统计的，所以统计的是10 天的平均指标，这样显得更加合理，可 以很好地反映了七夕活动的整体情况。 55 6.数据统计—滑动窗口 移动窗口就是窗口向一端滑行，每次滑行并 不是区间整块的滑行，而是一个单位一个单 位的滑行。 例如，窗口向右边滑行一个单位，此时窗口框住的时间 区间范围为2017-08-25到2017-09-03。

44, 45], [50, 51, 52, 53, 54, 55]]) a[0, 3:5] a[4:, 4:] a[2::2, ::2] --------- ---------- -------------- [3, 4] [[44, 45], [[20, 22, 24], [54, 55]] [40, 42, 44]] #上面方法对于数组的切片都

. . . . . . . . 54 4.3.3.9 evaluate_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.3.3.10 predict_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4.3.3.11 get_layer validation_data 是一个生成器时才可用。在停止前 generator 生 成的总步数（样本批数）。对于 Sequence，它是可选的：如果未指定，将使用 len(generator) 作为步数。 模型 55 • class_weight: 将类别索引映射为权重的字典。 • max_queue_size: 整数。生成器队列的最大尺寸。如未指定，max_queue_size 将默认为 10。 • workers: 25,636,712 168 InceptionV3 92 MB 0.788 0.944 23,851,784 159 InceptionResNetV2 215 MB 0.804 0.953 55,873,736 572 MobileNet 17 MB 0.665 0.871 4,253,864 88 DenseNet121 33 MB 0.745 0.918 8,062,504 121

’ ) Your plot should look like the following: 1 10 20 30 40 50 60 70 Exam 1 score 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Exam 2 score 4 Logistic Regression Recall that in logistic regression

Stop word removal sklearn model ... 手機不錯，高大上 手机不错，高大上 [手 机 不 错 ，高 大 上] [1, 22, 32, 46, 876, 55, 98, 20] 11 1 2 3 4 分类 算法 简史 深度 学习 架构 难点 应用 案例 目录 12 数据不均衡 13 数据不均衡 预处理方法  上采样  下采样

��N�P� D��������p��������������������]�����I��������� a��� �������F�l��245���7 k ���- ���� ��� �55��245 0�1 � ����85 k ���- ���� �� � �245+5� 0�1 0�1�Yaniv Taigman, Ming Yang, Marcaurelio Ranzato

BW Resize Backward warping + Resize (baseline) Ablation Study: SPMC Layer v.s. Baseline Analysis 55 Output (SPMC) ????????????????????????→0 SPMC SPMC Output (baseline) Comparisons 56 Bicubic x4

one) that is as close to being correct as we can manage. Feng Li (SDU) Overview September 6, 2023 55 / 57 Reducing Dimensionality Suppose dimension of input data is 1000, can we replace these with fewer