无论您输入的是y还是n,最终得到的结果都相同的原因是因为在这个问答内容中,并没有涉及到任何与输入相关的逻辑判断或条件分支。无论您输入什么,程序都会执行相同的操作或返回相同的结果。
这个问答内容中的问题是一个固定的陈述句,它并不依赖于用户的输入。因此,无论您输入什么,程序都会执行相同的操作或返回相同的结果。
这种情况下,无论您输入y还是n,程序都会按照预设的逻辑执行,并得到相同的结果。
两个观察结果将会合理地帮助我们回答这个问题: 想一下是否每次调用 foo(3),都将会返回 9.424..?答案是肯定的。 如果每一次都给一个相同的输入(x),那么都将会返回相同的输出。...同样的,客户端可以一次或多次发送 PUT 请求(使用相同的数据),而服务器无论如何都将具有相同的结果状态。...表达一个函数的纯度的另一种常用方法是:给定相同的输入(一个或多个),它总是产生相同的输出。 如果你把 3 传给 circleArea(..) 它总是输出相同的结果(28.274328)。...算法是确定性的,并且,纯函数从定义来说,它总是为相同的输入提供相同的输出。从引用透明的角度来看 —— 用 22 替换对 specialNumber(42) 的任何调用,程序的最终结果是相同的。...通过这个暗喻,我所得到的是:无论是否产生声音,如果我们从不创造一个当树落下时周围没有人的情景会更好一些。当树落下时,我们总是会听到声音。
b print(a) print(c) 运行结果: Optional(Optional(Optional(3))) Optional(Optional(3)) 分析: 对a进行一次解包,得到的值不为...编译通过 运行结果: 1.第一个if报错 2.第二个print(n) 不执行 问题:为什么第一个if会报错?...答:Swift编译器要求我们右边必须为可选值类型Int(3.3) 产生的结果不是可选值,我在swift3.0-数据类型 中讲过数据类型之间转换不可能出现可选值,但是字符串转数字结果为可选值,所以第二个if...= Int(3.3) { print(n) } // 编译警告-说总是成功的 if let n :Int?...= nil { } // 编译警告 - 总是成功 if let myName = name3{ } // 编译错误 - name3 不是可选值 结论: 只有可选值或者解包过的可选值,判断是否为nil是有意义的
您可以整天训练有监督的机器学习模型,但是除非您评估其性能,否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标,并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。 为什么需要评估?...但是让我警告您,准确性有时会导致您对模型产生错误的幻想,因此您应该首先了解所使用的数据集和算法,然后才决定是否使用准确性。...如您所见, 如果P(Y = 1)> 0.5,则预测为类1。 当我们计算M1和M2的精度时,得出的结果相同,但是很明显, M1比M2好得多通过查看概率分数。...假设我们有一个包含n个条目的测试集。众所周知,所有数据点都有一个目标值,例如[y1,y2,y3…….yn]。让我们将测试数据的预测值设为[f1,f2,f3,……fn]。...假设有一个非常简单的均值模型,无论输入数据如何,均能每次预测目标值的平均值。 现在我们将R²表示为: ?
最后的softmax层以这个特征向量作为输入,用其来对句子做分类;我们假设这里是二分类问题,因此得到两个可能的输出状态。来源:Zhang, Y., & Wallace, B. (2015)....来源: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#pool 为什么要池化呢?有许多原因。...例如,如果你用了1000个滤波器,并对每个输出使用最大池化,那么无论滤波器的尺寸是多大,也无论输入数据的维度如何变化,你都将得到一个1000维的输出。...这让你可以应用不同长度的句子和不同大小的滤波器,但总是得到一个相同维度的输出结果,传入下一层的分类器。 池化还能降低输出结果的维度,(理想情况下)却能保留显著的特征。...若对某个区域做了池化,即使图像平移/旋转几个像素,得到的输出值也基本一样,因为每次最大值运算得到的结果总是一样的。 通道 我们需要了解的最后一个概念是通道。通道即是输入数据的不同“视角”。
我有 A、B、C、D、E共5个有序列表,如果仅仅使用去年那篇文章的方法,那么我们需要先把 AB 合并得到列表 X,然后把 X 与 C 合并得到列表 Y,然后把 Y 与 D 合并得到列表 Z,最后把 Z...与 E 合并得到最终结果。...先把 A、B 列表的元素合并,得到 X;再把 C、D列表的元素合并得到 Y、然后 XY 合并得到 Z;最后把 Z 与 E 合并得到最终结果。...最小堆本质是一个二叉树,并且父节点总是小于等于子节点。根节点总是最小的。...所以当判断[4, 5, 6]是否大于[1, 2, 3]时,是首先判断4是否大于1,发现大于,于是就停止对比,直接返回 True。 如果第一个元素相同,就再对比各自的第二个元素。
最后的softmax层以这个特征向量作为输入,用其来对句子做分类;我们假设这里是二分类问题,因此得到两个可能的输出状态。来源:Zhang, Y., & Wallace, B. (2015)....来源:http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#pool 为什么要池化呢?有许多原因。...例如,如果你用了1000个滤波器,并对每个输出使用最大池化,那么无论滤波器的尺寸是多大,也无论输入数据的维度如何变化,你都将得到一个1000维的输出。...这让你可以应用不同长度的句子和不同大小的滤波器,但总是得到一个相同维度的输出结果,传入下一层的分类器。 池化还能降低输出结果的维度,(理想情况下)却能保留显著的特征。...若对某个区域做了池化,即使图像平移/旋转几个像素,得到的输出值也基本一样,因为每次最大值运算得到的结果总是一样的。 通道 我们需要了解的最后一个概念是通道。通道即是输入数据的不同“视角”。
na_dict=nas ) X_train, _ = split_vals(df_trn, 20000) y_train, _ = split_vals(y_trn, 20000) 问题:为什么nas既是该函数的输入又是输出...只需确保样本大小足够大,以便如果多次调用相同的解释命令,每次都不会得到不同的结果。在实践中,50,000 是一个很高的数字,如果这还不够的话会令人惊讶(而且运行时间只需几秒)。...只有少数几列是你关心的,这就是为什么 Jeremy 总是从这里开始的原因。在这一点上,就学习这个重型工业设备拍卖领域,我们只需要关心那些重要的列。我们是否要去了解 Enclosure?...五万个样本已经足够了,每次运行解释时,你会得到相同的结果,只要这是真的,那么你已经在使用足够的数据了。...这基本上是让你说出,无论我试图在我的业务中推动的结果是什么,这就是某种驱动力。所以如果我在看广告技术,是什么在推动点击,我实际上正在深入研究,看看点击是如何被推动的。这实际上是在推动它的变量。
有了健忘决策树,历史就不重要了;我们无论如何都要提出同样的问题。这些树被称为“健忘的”,因为它们总是“忘记”发生过的事情。 为什么这个有用?...健忘决策树的一个很好的特性是,一个例子可以非常快速地分类或得分——它总是提出相同的N个二叉问题(其中N是树的深度)。对于许多例子来说,这可以很容易地并行完成。这是CatBoost快速发展的原因之一。...同样,树的深度也有同样的权衡。至于输出维度,坦白地说,我不太明白为什么它是一个参数。似乎回归应该等于1,分类应该等于类的数量。 如何使用NODE? 作者在GitHub上发布了代码。...结果与结论 通过一些最小的尝试和错误,我能够找到一个验证精度约为86%的模型。...NODE和CatBoost的优点: 似乎可以得到稍微好一点的结果(基于论文和本次测试;我一定会尝试许多其他数据集!)
我喜欢认为第一层中的许多学习过滤器捕获与n-gram非常相似(但不限于)的特征,但是以更紧凑的方式表示它们。...资料来源:http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#pool 为什么汇集?有几个原因。...通过执行最大操作,您将保留有关该功能是否出现在句子中的信息,但您正在丢失有关它出现在何处的信息。但这个关于地方的信息真的没用吗?是的,这是和一袋n-gram模型正在做的有点类似。...当您在一个区域上汇集时,即使您将图像移动/旋转几个像素,输出也将保持大致相同,因为无论如何,最大操作将选择相同的值。 通道 我们需要理解的最后一个概念是渠道。 通道是输入数据的不同“视图”。...卷积神经网络应用于NLP 现在让我们看一下CNN对自然语言处理的一些应用。我会尝试总结一些研究结果。总是我会想念许多有趣的应用程序(请在评论中告诉我),但我希望至少涵盖一些更受欢迎的结果。
如果Xi变化量为∆Xi,保持其他变量不变,那么Y值变化量为βi ∆Xi,βi是一个常数(通常是一个正数或者负数) βi不变,无论其他X值如何变化 作用在Y值上的所有X值是其单独作用的总和。...无论其他X的值是多少,β i的值是保持不变的。 作用在Y值上的所有X值是其单独作用的总和 2. 未经解释的变量Y是独立随机变量,特别地,如果变量是时间序列的话,Y不是自相关的。...错 答案:A 27 假设我对数据应用逻辑回归模型,并得到训练精度X和测试精度Y.现在我想在数据中添加几个新特性。请选择正确的选项。 注意:其他的参数都是相同的。 1....只有4 答案:A 向模型添加更多特征将总是会增加训练准确度,即低偏差。但是测试精度增加,则有赖于特征是否是显著的。 28 下图表示由X预测Y的回归线。图上的值显示每个预测值的残差。...我们计算了这些数据集的汇总统计,得到以下结果: 所有给定的数据集是否相同? A. 是 B. 不是 C.
作者:David Linkletter 翻译:loulou 审校:Nothing 当您计算时会得到什么结果?它看起来只是个简单的算术,但在社交媒体上关于它的讨论却在不断传播。...它本质上意味着某个输入总是产生相同的输出。所有数学老师都同意 , 以及 。 额外的括号(方括号)消除了歧义,这些表达式定义明确。...它对6÷2(1+2)查询结果为9,对6÷2x的查询结果是3x,并将y=1/3x解释为穿过原点斜率为1/3的直线。从编程的角度来看,这三种方法都是一致的,但是对于许多观察者来说,后两种方法有点奇怪。...通常,如果有人写下1/3x,他们的意思是 ,如果他们的意思是 ,他们会写下x/3 相反,在Wolfram Alpha中输入y=sin 3x,得到的是正弦函数y=sin (3x),而不是斜率为sin 3的直线...无论如何,6/x3的输入被理解为“6/ x³”,因此Wolfram显然不是纠正丑陋语法的权威。
当第 39 行是else时,编译器可以保证无论通过嵌套的if语句的哪条路径,title总是会得到一个值。...如果 self 与 other 相同(长度相同,每个字符都相同),那么 n 将被设置为0。如果 self 在字母表中出现在 other 之前,那么 n 将被设置为负数(小于 0 的数)。...用手指数一数,确认如果我有一个从 0 到 9 的数字,那么我可能有十个可能的数字。将随机数乘以十并截断会得到十种可能的结果(09)。将随机数乘以五并截断会得到五种可能的结果(04)。...如果x中的值为负数(小于零),我们会打印出一个错误消息,让他们再试一次。然后,在他们输入新数字之后,我们回到第 14 行,检查条件是否仍然为真。他们是否仍然没有遵循指示?...很快你就会明白为什么。 在第 17 行,人类可以输入一个数字。这是在 do-while 循环的主体内,无论如何都会运行至少一次,所以这段代码总是会发生。假设他们一开始输入3。
我经常听师兄们争论‘无状态’, 说‘无状态’在软件编程中是好事情, 可是到底什么是状态? 什么是无状态? 大师睁开眼来,写下一行字: y=f(x),然后又闭上了眼睛。...我初中就学过, 给定一个x,函数经过计算(比如求平方)就能得到一个y。 没错,这就是一个纯函数,对于相同的输入,总是得到相同的输出,不依赖于外界的状态。 这也没什么啊!...为什么? 因为每次调用都不会在这个函数中保留数据, 调用完了就完了,每一次调用都是崭新的调用,并且第一次和第一百次之间没有任何关系。 因为那个函数不保存状态,所以无论是并发还是并行,都没有问题。...对,垂直扩展就是通过增加CPU,内存,硬盘等方式来提高单个服务器的处理能力。由于单台机器总是有上限的,所以想应对海量用户的访问,提高可用性,还得靠水平扩展。现在你体会到无状态的好处了吧?...无论是Controller还是Service都是纯函数调用而已。 但是如果确实需要共享的变量(并且多线程对该变量的操作互不依赖)该怎么办?
对于事件X,有n种可能结果,且概率分别为p_1, ... p_n,公式为: ? 基本性质 如果你是第一次看到这个公式,你可能会提出一个问题:为什么要用对数?为什么这个公式就能够度量不确定性?...对于很多情况下的问题,我认为从以下两点切入是很好的选择:(1)我所面对的这个数学结构有那些理想的属性?(2)是否有其他结构也能够满足所有这些理想的属性?...均匀分布具有最大的熵 一个好的不确定性度量会在均匀分布时达到最大的值。熵满足这个要求。给定 n 个可能的结果,最大的熵在所有结果的概率相同时得到。 ? 下面是对于伯努利试验中熵的图像。...性质6:事件拥有非负的不确定性 你知道什么是负的不确定性吗?反正我也不知道。 对于一个用户友好的不确定性度量来说,无论输入是什么,应该总会返回一个非负的结果。...所以对于所有的输入,熵都是非负的。 性质7:有确定结果的事件具有0不确定性 假设你拥有一个魔法硬币,无论你怎么抛,硬币总是正面朝上。 ?
对于事件X,有n种可能结果,且概率分别为p_1, ... p_n,公式为: 基本性质 如果你是第一次看到这个公式,你可能会提出一个问题:为什么要用对数?为什么这个公式就能够度量不确定性?...均匀分布具有最大的熵 一个好的不确定性度量会在均匀分布时达到最大的值。熵满足这个要求。给定 n 个可能的结果,最大的熵在所有结果的概率相同时得到。 下面是对于伯努利试验中熵的图像。...这正是熵所做的:H(1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6)> H(0.5, 0.5) 一般来说,L(k)为具有K个结果的均匀分布的熵,我们能够得到: 对于m>n,有 性质6:事件拥有非负的不确定性...反正我也不知道。 对于一个用户友好的不确定性度量来说,无论输入是什么,应该总会返回一个非负的结果。 熵的公式同样满足这个性质,我们来看一下公式: 概率是定义在0-1的范围内的,因此是非负的。...性质7:有确定结果的事件具有0不确定性 假设你拥有一个魔法硬币,无论你怎么抛,硬币总是正面朝上。 你会怎么量化这个魔法硬币的不确定性,或者其他情况下有确定结果的事件的不确定性?
如下图1所示,我想使用公式: =SUMPRODUCT(A1:G1,G2:A2) 但是,Excel总是将其修改为从左到右的单元格区域: =SUMPRODUCT(A1:G1,A2:G2) 图1 如何实现自己的目的呢...可以将上面的公式修改为: =SUMPRODUCT(A1:G1,N(OFFSET(A2:G2,0,COLUMNS(A2:G2)-COLUMN(A2:G2),1,1))) 为什么OFFSET函数前还要加上N...幸运的是,N函数是一个例外,它有效地将区域引用数组转换为数字数组(注意,它将不是数字的条目转换为数字零)。T函数对字符串执行相同的操作。...例如,我想求单元格A1+A3+A5之和,如果使用公式: =SUM(OFFSET(A1,{0;2;4},0,1,1)) 无论是否以数组公式输入,返回的值都是单元格A1中的值。...然而,如果使用公式: =SUM(N(OFFSET(A1,{0;2;4},0,1,1))) 则返回正确结果。
一般而言,前馈网络接受一个输入并据此产生输出,这也是大多数监督学习的步骤,输出结果可能是一个分类结果。它的行为与 CNN 类似。输出可以是以猫狗等作为标签的类别。...在前馈网络中,无论在测试阶段展示给分类器的图像是什么,都不会改变权重,所以也不会影响第二个决策。这是前馈网络和循环网络之间一个非常大的不同。 与循环网络不同,前馈网络在测试时不会记得之前的输入数据。...这让我非常想知道我们作为人类是否真的很智能,或者说我们是否有非常高级的神经网络模型。我们做出的决策只是对生活中收集到的数据进行训练。...输入在网络中传递的每一个状态都是一个时间步或一步,所以时间步 t 的输入是 a,时间步 t-1 的输入就是 n。将公式同时应用于 n 和 a 后,就得到了一个新状态。...这些参数作为反向传播的一部分也得到了优化。 展开网络的结果是,现在每一层的权重都不同,因此最终会得到不同程度的优化。无法保证基于权重计算出的误差是相等的。所以每一次运行结束时每一层的权重都不同。
「映射」:如果每个等级都有相同的输出-无论是标量(例如OrdinalEncoder)还是数组(例如onehotcoder),那么映射是唯一的。...这意味着,虽然你的输入是一个单独的列,但是你的输出由L列组成(原始列的每个级别对应一个列)。这就是为什么OneHot编码应该小心处理:你最终得到的数据帧可能比原来的大得多。...假设我们观察到一个目标变量,叫做y,包含每个人的收入(以千美元计)。让我们用线性回归(OLS)来拟合数据。 为了使结果易于阅读,我在表的侧面附加了OLS系数。 ?...如果我们采用之前的相同数据并拟合OLS,我们得到的结果是: ? 这一次,截距对应于y的平均值。...此外,通过取最后一级的y并从截距(68-50)中减去它,我们得到18,这与剩余系数之和(-15-5+2=-18)正好相反。这正是我前面提到的SumEncoder的属性。
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