Rouge(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)用于自动摘要的评估,简单介绍下论文中提到的几种 Rouge 评估方法...
可以使用C对变量中的个别位进行操作。您可能对人们想这样做的原因感到奇怪。这种能力有时确实是必须的,或者至少是有用的。C提供位的逻辑运算符和移位运算符。 1. 位运算符 位运算符 取...
C99 提供一个成为 伸缩性数组成员 的特性。利用这一特性可以声明结构体的最后一个成员具有特殊的属性。 该数组成员的特性:1. 该成员可存在,也可不存在,当不存在时,并不占用结构...
最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化方法,通常用于包含因变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。EM 算法的标准计算过程由 E 步和 M 步 交替组成,算法的收敛性可以确...
连接查询是数据库中很重要的查询操作,其可以实现将多张表按照某个条件进行连接。主要包括内连接、左连接、右连接。 我们的数据表如下: 此时,如果想要对这两个表进行查询,比如: 此时会产...
多项式回归时线性回归模型的一种,使用多项式可以逼近任意函数,因此多项式回归有着广泛的应用。 多项式回归的最大优点就是可以通过增加 x 的高次项对样本集进行逼近,直至达到目标为止。在...
GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree,是 Boosing 算法思想的一种实现,是最速下降法与前向加法模型的结合。训练时,通过拟合损失函...
浮点小数是程序中经常使用的一种数据类型,其使用非常广泛,特别是在科学计算、工程领域以及计算机图形学、人工智能等领域。 1. 原理 在计算机中,浮点数常常采用 IEEE 754 标准...
岭回归、Lasoo 回归可以理解为改良版的线性回归。本文主要概述下这两种回归的特点,以及其 scikit-learn 接口的使用: 岭回归 Lasso 回归 1. 岭回归 岭回归,...
集成学习是一种通过组合多个弱学习器(如决策树、线性模型等),从而减少单一模型的偏差和方差,进而提高模型的泛化能力和整体模型性能的机器学习方法。 在集成学习中,弱学习器可以采用不同类...
特征缩放(Feature Scaling)是将不同特征的值量化到同一区间的方法。 实现特征缩放有多种方法,下面介绍两种常用的方法:归一化和标准化: 特征缩放原因 特征缩放方法 1....
信息增益会倾向于选择特征值种类较多的特征,而信息增益率则不同。信息增益率的思想就是惩罚那些取值种类多的特征,也可以简单理解为,其更偏向于选择取值种类相对较少的特征。那么,信息增益率...
问题环境:MacOS 10.11、Python 3.8 安装扩展命令如下: 当启动 jupyter notebook 时,没有发现 Nbextensions 这一标签,并在后台报错...
numpy 数组运算主要分为: numpy ndarray 数组和数字之间的加、减、乘、除运算 同 shape 的 numpy ndarray 数组之间的加、减、乘、除运算 不同 ...
C++ 是一种静态类型语言,数据类型在编译时确定。但在有些场景下,编译时无法确定数据类型,需要在运行时才能确定。RTTI(Run Time Type Identification,...