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RSS订阅原创 通俗易懂3步理解所有Tensor的矩阵变换
以pytorch 中tensor 为例 1、上来先看一个图，tensor在内存中存储的方式： 这个图一定要理解。 无论多少维的tensor，在内存都是这么存的，“指针”里面会有 dim的信息（如3行2列） 2、来一个四维矩阵： 4*3*2*5 a = torch.arange(1,121).view(4,3,2,5)，120个数，长啥样子，自己代码一下吧，太长了。分类的原理： （1） 先将120个数分为4等分，每一部分30个数（第一维是4） （2） 再将每分30个数分成3等分，每部分10个数.
2022-04-02 13:24:40
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原创 通俗易懂详解机器学习中的最大似然估计
讲解前看个例子： 例子（一个场景）： 1、一个盒子里有很多小球，颜色有白色（用w表示）和黑色（用b表示）。 条件：（1） 盒子里面小球很多，n个。 （2） 只有2中颜色的小球 2、 从盒子里取出来10个球，其中 w：8个，b：2个 注意：前提条件，盒子里的球有n个，很多，只取10个，放不放回都不影响。 例子结束，以下是说明 1、根据以上情况，我们用幼儿园常识去判断，盒子里 w和b的比例 “可能” 是，8：2 （幼儿园没毕业的可以杠） -- 这个只是我们的直观感受，看到这个例子后的条件反射。 .
2022-03-03 23:41:08
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空空如也
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