迈达量化的博客

形式语言是一种只注重形式而不注重内容的语言，它只有语法而没有语义。形式语言的语法规则和规律是从词和句的个别和具体的东西中抽象出来的，用来构成语法规则和语法规律。自然语言是人类日常交流和表达思想的语言，它具有丰富的语义和多义性。自然语言是通过语法、词汇和语义来构成的，它不仅仅关注形式，还关注内容和意义。

动态图：PyTorch使用动态图的方式进行计算图的构建，这使得模型的调试和开发更加灵活和直观。由于动态图的特性，PyTorch在计算图的构建和优化上可能会有一些额外的开销，导致训练速度较慢。由于动态图的特性，PyTorch的模型无法直接导出为静态图，这给模型的部署和移植带来了一些困难。灵活的模型构建：TensorFlow提供了丰富的API和工具，可以方便地构建各种类型的神经网络模型。强大的计算能力：TensorFlow支持分布式计算和GPU加速，可以处理大规模的数据和复杂的模型。

逻辑回归是一种用于解决监督学习问题的学习算法，其目的是通过最小化训练数据的标签值与预测值之间的误差来进行分类。与线性回归不同，逻辑回归适用于需要非线性分割的情况，例如数据无法用一条直线或一个平面分割，而是需要曲线或曲面才能分割好。逻辑回归可以使用不同的曲线形状（如圆、椭圆、曲线等）来分开两组数据。

英国著名的生物学家兼统计学家弗朗西斯·高尔顿在研究中提出了一个线方程，来拟合被调查父母的平均身高 x 和子女平均身高 y 之间的关系。回归一词的含义是指一种趋势或者回归到平均值的现象。在线性回归中，我们通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系，这条直线可以被看作是自变量向因变量回归的趋势。因此，线性回归被称为回归分析的一种方法，用来研究变量之间的回归关系。总结来说，线性回归被称为回归，而不叫线性预测，是因为它最早应用于研究父辈和子辈身高的遗传关系，通过拟合回归方程来描述变量之间的回归趋势。

决策树是一种基本的分类与回归方法，它呈树形结构，用于表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树可以被看作是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特定空间与类空间上的条件概率分布。在机器学习中，决策树是一种预测模型，它代表了对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树的每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。