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RSS订阅原创 线性回归的笔记
选择和定义模型结构。对于简单的线性回归，这是一个线性模型；对于更复杂的任务，可能需要使用深度神经网络。设置训练过程中使用的超参数，如学习率、批量大小和训练的轮数。选择适合的损失函数来衡量模型的性能。常见的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵损失。选择优化算法来更新模型参数，例如随机梯度下降（SGD）、Adam等。这些步骤是构建和训练深度学习模型的基本流程。每个步骤都涉及具体的任务和决策，从数据准备到模型训练，每一步都对最终模型的性能和效果至关重要。通过这些步骤，可以系统地设计、实现和优化深度学习项目。
2024-05-21 21:36:36
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原创 函数 数组方面的练习
哥德巴赫猜想 #include <stdio.h> #include <math.h> int number; int Firstnum; int Secondnum; int main() { int x,y; int Temp; printf("Please input Number\n"); scanf("%d",&number); for(x=2;x<=number/2;x++)//遍历一半数 { Firstnum =x;//确..
2021-10-14 19:13:00
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原创 c语言循环的一些题目
本人是大三学生，希望跨考cs。在这个平台会分享一些自己做的题目，萌新起路，请多多指教。 常见的几个通项公式问题。 //计算求和 通项问题 #include <stdio.h> int main() { double sum;//注意这里要把sum格式改成double形式 sum=1; int n; for (n=2 ; n<=1000;n++) { sum=sum+1.0/n; }
2021-09-30 18:37:25
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空空如也
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