yxnd150150的博客

原文参考stackoverflow的回答，原文解释很清楚，英文好的同学可以前往自行阅读： stackoverflow对三个方法的解释 在机器学习建模前，一般要对数据进行归一化、独热编码、填充缺失值(sklearn.impute.SimpleImputer)等操作。设置预处理操作后，一般要使用fit_transform()方法对数据进行处理，在查看官方文档时，发现有fit、fit_transform和transform，下面介绍一下三者的区别： 再开始之前，先陈述一个机器学习预处理的流程：如果想要对某一

我们经常面临给一组用户划分稀有资源的问题,他们都享有等价的权利来获取资源,但是其中一些用户实际上只需要比其他用户少的资源.那么我们如何来分配资源呢?一种在实际中广泛使用的分享技术称作“最大最小公平分享”.直观上,公平分享分配给每个用户想要的可以满足的最小需求,然后将没有使用的资源均匀的分配给需要‘大资源’的用户。 最大最小公平分配算法的形式化定义如下： 资源按照需求递增的顺序进行分配不

安装按pytorch的image，内心有着诸多疑问： 实例化一个image为container，在容器内安装tensorflow，将改进后的container保存为新的image，在新的机器上能运行tensorflow吗？附上tensorflow和pytorch测试gpu是否能运行的demo。 tensorflow调用gpu 的demo import tensorflow as tf a =...