通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...另外，NA和“NA”不可以互换。 NULL NULL是一个对象（object），当表达式或函数产生无定义的值或者导入数据类型未知的数据时就会返回NULL。...缺失值NA的处理 理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最常见的缺失值NA。 小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“处理缺失值最好的方式是什么？...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时，把缺失值单独作为新的一类。 在性别中，只有男和女两类，虚拟变量的话以女性为0，男性为1。如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。
随着K值的不断升高，单一模型评估时的方差逐渐加大而偏差减小。但从总体模型角度来看，反而是偏差升高了而方差降低了。 所以当K值在1到n之间的游走，可以理解为一种方差和偏差妥协的结果。...总结 这篇文章的目的不是为了说明K到底该取什么值，而只是为了再次讨论K值其实还是一种方差和偏差之间妥协。K=10或者5并不能给与我们绝对的保障，这还要结合所使用的模型来看。...但从实验角度来看，较大的K值也不一定就能给出更小的方差[2]，一切都需要具体情况具体讨论。相对而言，较大的K值的交叉验证结果倾向于更好。但同时也要考虑较大K值的计算开销。...另一个交叉验证需要关注的点是，当你的数据集太小时，较小的K值会导致可用于建模的数据量太小，所以小数据集的交叉验证结果需要格外注意。建议选择较大的K值。...所以总结来看，交叉验证还是一个比较复杂的过程，与模型稳定性，数据集大小等都息息相关。K=10的10折交叉验证不是万灵药，也不是万无一失的真理，但不失为一个良好的尝试。
在单元格A3:A4中，使用公式： =NA() 输入的数据。 它们输出的结果看起来相似，但实质上是不同的：在A1和A2中是文本类型，而A3和A4中是错误类型。从数据的对齐方式上也可以反映出来。 ?...图1 我现在如何使用SUMIF函数来求出文本“#N/A”值对应的列B中的数值之和？看起来简单，但实现起来却遇到了困难。我想要的答案是：3，但下列公式给我的答案是：12。...例如，如果单元格A1包含公式=“abc#N/A”，那么由于*通配符，它将包含在总和中，而我们只希望包含纯“#N/A”值。
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，比如我们想要获得缺失值所在行呢？...，对每行判断，一旦有any（存在TRUE） ，则该行存在NA值。...我们都知道，布尔值实际就是0和1，我们可以利用这个特性，获得那些经过is.na 后，行和不是0 的行，那就代表其存在表示TRUE（NA）的数据了： > rcmat[!...C" "D" "E" "0" > replace_na(X$X2,6) [1] 1 6 3 4 5 6 fill() 不同于drop_na 的直接暴力删除，fill 非常贴心的将缺失值替换为其所在列的上一行数值的值...3 C 3 4 D 4 5 E 5 6 NA> 6 函数中参数设置 很多函数，都有参数na.rm 可以直接在对列表操作时去除NA 值，比如： > a = c(3,4,NA
简介 对于一般的统计模型来说，下图描述了训练误差和测试误差与模型的复杂度之间的关系： image.png 当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于 000，而测试误差会先减小，达到最小值后增大...常用的两种模型选择方法：正则化与交叉验证。 2. 正则化 正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加上一个正则化项或惩罚项。...正则化项一般时模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。 正则化一般就有如下形式： image.png
文章中的内容在已经出版的《机器学习与应用》（清华大学出版社，雷明著）中有详细的介绍。 熵 在介绍交叉熵之前首先介绍熵（entropy）的概念。...交叉熵 交叉熵的定义与熵类似，不同的是定义在两个概率分布而不是一个概率分布之上。对于离散型随机变量，交叉熵定义为 ? 其中x为离散型随机变量，p(x)和q(x)是它的两个概率分布。...如果softmax回归预测出来的属于第p类的值为1，即与真实标签值完全吻合，此时损失函数有极小值0。反之，如果预测出来属于第p类的值为0，此时损失函数值为正无穷。...具体的推导和证明可以阅读《机器学习与应用》一书，与softmax回归类似，在这里不再详细讲述。...除了上面列出的这些机器学习算法之外，交叉熵在AdaBoost算法、梯度提升算法中也有应用，感兴趣的读者可以阅读《机器学习与应用》。
作者 | Vijendra Singh 编译 | VK 来源 | Medium 交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一，这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。...为了全面理解，我们需要按照以下顺序理解概念:自信息, 熵，交叉熵和交叉熵损失 自信息 "你对结果感到惊讶的程度" 一个低概率的结果与一个高概率的结果相比，低概率的结果带来的信息量更大。...现在，在这种情况下，加权平均自信息就变为了交叉熵c，它可以写成： 交叉熵总是大于熵，并且仅在以下情况下才与熵相同 ，你可以观看 https://www.desmos.com/calculator/zytm2sf56e...因此，我们可以说，最小化交叉熵将使我们更接近实际/期望的分布，这就是我们想要的。这就是为什么我们尝试降低交叉熵，以使我们的预测概率分布最终接近实际分布的原因。...因此，我们得到交叉熵损失的公式为： 在只有两个类的二分类问题的情况下，我们将其命名为二分类交叉熵损失，以上公式变为：
三、交叉熵和KL散度密切联系的是交叉熵(cross-entropy)，即 ，它和KL散度很像，但是缺少左边一项：...对离散型型随机变量，表达式展开为： 针对Q最小化交叉熵等价于最小化KL散度，因为Q并不参与被省略的那一项。
CFE是一种在较低温度下工作的电子束源，与传统的热离子源相比，它具有几个优点，包括提高了空间分辨率、更好的光束稳定性和减少了球面像差。...CFE在室温下工作，与传统的热场发射（TFE）技术相比，产生更窄、更高能量的电子束，产生更高的分辨率和更快的成像速度（见图2）。...图2:CFE在与TFE相同的分辨率下提供了10倍的快速成像。资料来源：应用材料/SSEMICON West。...泛林集团（Lam Research）的EUV干抗蚀剂营销高级总监Benjamin Eynon表示，与传统的化学放大（CAR）光刻胶工艺相比，干抗蚀胶使用气体前驱体工艺，包括干抗蚀材料和干显影工艺。...EUV扫描仪上较低的剂量与较高的吞吐量相关。 Imec目前正在比利时鲁汶ASML的校园内建造一个High-NA实验室和试验线。
通过这样的处理，我们就可以轻松的使用交叉熵损失函数来计算真实分布与期望分布的距离，并通过梯度下降算法通过降低交叉熵损失以拟合样本训练模型。...对于使用softmax层处理，可以分成两个步骤： 使用线性映射将循环神经网络的输出映射为一个维度与词汇表大小相同的向量，这一步的输出叫做logits，其实也就是神经网络实际的输出值（没有加入softmax...时候的 ）； 调用softmax将logits转化为加和为1的概率，我们可以直接使用tf.nn.softmax(logits)来得到转换后的概率向量； b Softmax与交叉熵 在训练语言模型以及对训练好的语言模型的评估好坏...loss值。...下面一个使用softmax+交叉熵的三个输出的神经网络计算流程，只需看最后一行，可以看出梯度下降更新的结果： 先将所有的logits值先减去对应的softmax的值，也就是推所有； 然后将真实标记中的对应位置的值加上
左值与右值 问题阐述 赋值表达式中可以分为左值(lvaule)和右值(rvaule)，那么什么是左值和右值?数组名做为左右值时又具有怎样的意义? lvalue估计来源于left value。...就是可以修改的值。 rvalue估计来源于right value。处于赋值语句右边，是只读的不可修改的值。 左值是指可以被赋值的表达式，也就是赋值符号左侧的表达式。...由此可以知道，右值就是指出现在赋值符右侧的表达式。每一个赋值语句都有一个左值和一个右值。 (1)左值必须是变量。左值必须是内存中一个可存储的变量，而不能是一个常量或 者表达式。...一条赋值语句必须有一个左值和一个右值，否则将无法通过编译。 数组名作为左右值的意义： 当数组名作为左值时，是错误的。...数组名代表数组的首地址，所以数组名作为右值时将数组的首地址赋给赋值符左侧的变量。 综上，数组名不可以作为左值，而数组中的元素是可以作为左值的。
第五代移动通信系统( 5G )将在全面支持物联网业态的同时,相当程度上为移动互联网服务体验给出升级解决方案,实现:人与人——人与物——物与物 间结构性的智能连接。...与4G相比, 5G在用户体验,NA公链挖矿对接薇13622951连接频次,移动性,流量频次,端到端延迟,频谱效率,能效,成本等方面的要求提高了1-2个数量级。实现了真正的移动通信网络架构。...进入5G时代之后，NA公链挖矿对接薇13622951网络将会在更大程度上覆盖于日常生活,具体涉及城市建设、构建新的环境生态、生产线以及家居等多样化的层面,全球的公民生活将会体现为全方位的改进。...使用N&A dual chain可以实现交易各方交易实时同步记账、分布式存储(我们基于DDS的基础开发了全新的普朗克常数存储)， 在交易入账的同时就通过DPOP共识机制实现交易的验证、NA公链挖矿对接薇...N&A Dual Chain将带给市场新的商业思维,基于社群、NA公链挖矿对接薇13622951跨界和资源聚合所爆发的经济能量是具有发展前景的,只有真正具备研发实力与全球化概念的平台才能更好的迎接5G数字经济时代带来的改革
灰帽黑客处于道德和法律的交叉点，他们以独特的方式探索漏洞，既可能为社会做出贡献，又可能引发争议。 灰帽黑客定义和角色 灰帽黑客是指那些具有黑客技能，但通常从事道德和合法活动的个人。...与黑帽黑客（恶意攻击者）和白帽黑客（道德黑客）相区别，灰帽黑客在道德和法律边界上寻找平衡。 道德灰帽黑客的作用 漏洞揭示与修复： 道德灰帽黑客能够发现系统和应用程序的漏洞，提前警示潜在的风险。...总结 灰帽黑客作为一个多面性概念，展示了技术与道德、法律之间的微妙平衡。他们的存在提醒我们，网络安全是一个持续演进的领域，需要各方的合作。
其实我们常用的 softmax 交叉熵损失函数，和 最大似然估计是等价的。...首先来看 softmax 交叉熵目标函数是什么样子的： 对于N个样本 [图片] j: 第 n 个样本属于 第 j 类， f 代表神经网络。 如果用最大似然估计呢？...即：最大化已出现的样本的概率 [图片] 最大化上式等价于最小化 负的上式，所以和 softmax 交叉熵是等价的。 所以，softmax 交叉熵也是想 最大化 已出现样本的概率。
性能测试与故障测试的独特价值 性能测试和故障测试是系统稳定性保障中的两种关键手段，各自有着明确的目标和应用场景。...互为补充：快与稳的完美平衡 性能测试确保系统“跑得快”，是系统的动力基础；故障测试验证系统“刹得住”，是稳定性的最后屏障。...性能测试与故障测试的交集 性能测试和故障测试虽然各自关注不同的场景和指标，但它们在某些核心领域上却有交集。通过下图我们可以清晰地展示两者的共同关注点。...故障恢复能力与吞吐量测试结合 在故障测试中，引入高负载流量，观察系统在高负载与故障同时发生时的稳定性。 测试场景： 启动故障注入，导致部分微服务不可用。...挑战与应对 在实际工作中，可能会遇到以下挑战和问题，这些问题影响了性能测试和故障测试的顺利进行。
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法，它可以更准确地估计模型在未知数据上的性能。...在本文中，我们将介绍交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法，并使用Python来实现这些方法，并展示如何使用交叉验证来评估模型的性能。 什么是交叉验证？...使用Python实现交叉验证 1. 简单交叉验证 简单交叉验证是最基本的交叉验证方法，它将数据集划分为训练集和测试集，然后在测试集上评估模型性能。...K折交叉验证 K折交叉验证将数据集划分为K个大小相等的子集，然后每次使用其中一个子集作为测试集，其余的K-1个子集作为训练集。...) # 输出平均准确率 print("平均准确率：", scores.mean()) 结论 通过本文的介绍，我们了解了交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法，并使用Python实现了简单交叉验证和K折交叉验证
原始值与引用值 原始值：最简单的数据 （Undefined、Null、Boolean、Number、String、Symbol）。我们操作的就是存储在变量的实际值 引用值：多个值构成的对象。...动态属性 原始值和引用值的定义 都是创建一个变量，然后给它赋值。 引用值可以随时增加、删除、修改其属性和方法。...(obj.name) // objName console.log(typeof obj) // object 复制值 首先比较一下复制原始值和引用值的复制 //原始值 let value1 = 5;...引用值复制的实际上是指针，都指向着同一对象。改变一个另一个也会改变 传递参数 ECMAScript中 函数的参数都是按值传递的， 也就是函数外的值会被复制到函数内部的参数中。...参数的形式有可能是原始值 也有可能是引用值。
标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。
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