
笔记
l茗
这个作者很懒,什么都没留下…
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tensorflow调不起gpu
调布其gpu原创 2022-12-30 20:11:51 · 425 阅读 · 1 评论 -
线性回归解析解
theta=np.linalg.inv(x.T.dot(x)).dot(x.T).dot(y)np.linalg.inv 求矩阵的逆矩阵x.T求矩阵的转置矩阵.dot()矩阵相乘解析解的形式θ = (x逆矩乘x)矩乘x逆矩乘y原创 2020-04-13 16:55:49 · 1011 阅读 · 0 评论 -
矩阵拼接np.concatenate()与np.c_
np中的矩阵合并np.c_[matrix]只能按照列拼接np中的矩阵合并np.concatenate([],1为列拼接/0为行拼接)a=np.array([[1,1,1],[2,2,2]])aOut[30]:array([[1, 1, 1],[2, 2, 2]])b=np.array([[1,1,1],[2,2,2]])bOut[32]:array([[1, 1, 1],[2...原创 2020-04-13 11:01:28 · 938 阅读 · 0 评论 -
深度学习,强化学习,深度强化学习的对比
一, 深度学习是根据所有历史数据,推测将来某一事件发生的概率。 二,强化学习是针对某些只与上一时刻相关的问题,根据本时刻与上一时刻的状态和动作,推断下一时刻某动作发生的概率。 深度学习相对是机械的,静止的。强化学习相对是不断变化的的一个连续的过程。 三,深度强化学习是通过上一时刻的深度学习预测模型和本时刻的模型,推断出下一状态采取某个动作的概率,是前面两者的结合,每次训练...原创 2020-04-06 07:05:55 · 5529 阅读 · 0 评论