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程序员小明UU
2021-11-08 18:19:55
这个in有啥特殊含义吗
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数据分析
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徐小习GH
2021-11-08 18:16:22
这里是哪里错了？ 为什么找不到这一行？
Python应用
风卷残云LK
2021-11-08 18:13:01
这个代码中红框圈起来的竖线是什么含义？
2021-11-08 18:09:13
这个padding是出于什么考虑？不做模型不能跑？
自然语言处理
2021-11-08 18:02:38
标签数据必须要做独热向量编码吗，直接给数字不行吗
2021-11-08 17:56:58
线性回归模型的正态性是指什么
jxaccompanydf
2021-11-08 17:55:53
多少数据认为是大样本？
果冻鸭kj
2021-11-08 17:54:58
R square是什么？什么值的时候表示x,y是线性关系？
慕轩宇韩zxc
2021-11-08 17:53:10
置信区间区间如果全为正数，代表假设成立？有没有全为负数的情况？ 如果一个正一个负是不是代表各种情况都有，大于小于等于 等情况都有？课件说一正一负代表有置信为零的情况（即有相等的情况），所以想确认一下负数代表啥？
2021-11-08 17:50:18
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 #加载数据集 iris = load_iris() x,y = iris.data,iris.target print('原始特征:') print(x.shape) print(x[:5,:]) print() #使用卡方分布选择2个维度的变量 x_new = SelectKBest(chi2,k=2).fit_transform(x,y) #问题：为什么要有y，因为是考量每个特征与标签的关系，所以要有y print('选取的特征') print(x_new.shape) print(x_new[:5,:])
机器学习
木子QAQRU
2021-11-08 17:48:08
这个公式最终是算出什么值，然后这个值怎么会删掉第一维，保留下面的矩阵的。虽然我知道是去掉取值变化小的特征。但是以上的公式最终能算出什么还不是很清楚
2021-11-08 17:31:22
训练网络loss出现Nan的原因及解决办法
深度学习
乾程似锦
2021-11-08 17:30:09
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits与softmax_cross_entropy_with_logits区别
冒蓝火的加特林
2021-11-08 17:29:35
在tensorflow中，tf.app.flags的作用是什么？
秋园
2021-11-08 17:28:37
tensorflow中strides参数详细解释
慢羊羊啊
2021-11-08 17:26:35
不理解dtype='
FrankXD
2021-11-08 17:23:34
import pandas as pd ser = pd.Series(range(10)) ser.rolling(window=3).sum()[5]的值是什么？ ser.rolling(window=3, center=True).mean()[5]的值是什么？ 该如何计算？
放飞理想嘚有志青年
2021-11-08 17:02:12
如何评估机器学习模型的有效性？
Hello美鲁dfd
2021-11-08 17:01:37
如何确保模型没有过拟合？
Applekjkl
2021-11-08 17:00:29
什么时候应该使用分类而不是回归？
知识、问题、经验、心得
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