首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    JavaScript中科学计数法的问题

    JavaScript 中经常会碰到数值计算问题,偶尔会在不经意间报一个不是bug的bug。今天来说说一个特殊的例子。我以0.0011BTC 价格买入 0.0002CZR 计算出了的金额是 0.00000022BTC,而 JavaScript 计算出来的金额是 2.2e-7 。值是对的,只是用了科学计数法,也是数值类型。但是问题来了,一般用户用户看不懂 2.2e-7,那么就把它转换成 0.00000022 吧。然而问题了,我用尽办法,怎么样都无法将 2.2e-7 转换成直观的 0.00000022。或许你会嘲笑我,告诉我直接用 .toFixed() 方法。但是新问题又来了, .toFixed() 会保留足够的小数位,比如:2e-7.toFixed(8) 得到的值是 0.00000020,2e2.toFixed(8)得到的值是 200.00000000。最后的 0 让我感到多余…

    06

    机器学习实践中应避免的七种常见错误

    【编者按】在机器学习领域,每个给定的建模问题都存在几十种解法,每个模型又有难以简单判定是否合理的不同假设。在这种情况下,大多数从业人员倾向于挑选他们熟悉的建模算法,本文作者则认为,模型算法的假设并不一定适用于手头的数据;在追求模型最佳性能时,重要的是选择适合数据集(尤其是“大数据”)的模型算法。 以下为正文: 统计建模和工程开发很相似。 在工程开发中,人们有多种方法搭建一套键-值存储系统,每种设计针对使用模式有一套不同的假设。在统计建模中,也有很多算法来构造一个分类器,每种算法对数据也有各自的假设集合。 当

    04

    值得一看——机器学习中容易犯下的错

    前言 在工程中,有多种方法来构建一个关键值存储,并且每个设计都对使用模式做了不同的假设。在统计建模,有各种算法来建立一个分类,每一个算法的对数据集有不同的假设。 在处理少量的数据时,尽量多的去尝试更多的算法是合理的,并且去选择最好的算法建立在实验成本低的情况下。但是,当我们碰到“大数据”时,就需要对数据进行前期分析,然后相应的设计建模流程。(例如预处理、建模、优化算法、评价,产品化) 现在出现了很多的算法,而且有几十种方法来解决给定的建模问题。每个模型假设不同的东西,如何使用和验证哪些假设是否合理的其实并不

    05

    机器学习初学者常犯的六大错误总结

    在机器学习中,有很多方法来构建产品或解决方案,而且每种方法都有不同的假设。很多时候,如何识别哪些假设是合理的并不是件容易的事情。在最初的操作中,机器学习新手总会犯一些事后看来往往会觉得很傻的错误。所以,本文列举出了机器学习初学者所犯的6大错误。希望你可以从这些常见错误中学习,并创建更具鲁棒性的解决方案,从而带来真正的价值。 1.认为使用默认损失函数是理所当然的 均方误差很大!在刚开始的时候,这确实是一个令人惊讶的默认值。但是当它涉及到实际应用时,这个现成的损失函数对于你想要解决的商业问题来说是最优的。 以

    07
    领券