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【强化学习】港中大强化学习课程Assignment解析 01_2

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R语言——相关图的绘制

采用的包： corrgram 采用的数据集：USJudgeRatings（43名律师的12个评价指标） > head(USJudgeRatings) CONT INTG DMNR DILG CFMG DECI PREP FAMI ORAL WRIT PHYS RTEN AARONSON,L.H. 5.7 7.9 7.7 7.3 7.1 7.4 7.1 7.1 7.1 7.0 8.3 7.8 ALEXANDER,J.M. 6

凸优化计算实例CVX：Bound-constrained least squares

考虑一个最基本的凸优化问题： 最小二乘，也称为线性回归 设y=Ax+b， x ∈ R n x \in R^n x

数据分析零基础系列（2）：数据理解篇

是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～ “业务理解篇”上线之后，不少朋友就迫不及待的想要看“数据理解篇”。今天，我就要给大家开启“数据分析零基础系列（2）：数据理解篇”。 开篇之前，我还是希望和大家继续聊聊数据和业务的那些事情，因为它实在太重要了。纵览各行各业的数据应用情况，数据的价值

BN，LN，IN，GN都是什么？不同归一化方法的比较

批处理归一化(BN)已经成为许多先进深度学习模型的重要组成部分，特别是在计算机视觉领域。它通过批处理中计算的平均值和方差来规范化层输入，因此得名。要使BN工作，批大小必须足够大，通常至少为32。但是，在一些情况下，我们不得不满足于小批量: 当每个数据样本高度消耗内存时，例如视

浮点数的表示（Intel PC 单精度）

内容 位数 说明 符号位 1 - 指数位 8 8位无符[0,255]，移位包含负数是实际值+127，实际值为[-127,128] 尾数位 23 形式为1.bbbbb范围：[1,2)则可以使用23位提供24位的存储 特殊值 符号位 指数位 尾数位 表现形式 0 - 全0 全0 1.000*2-127 正无穷大（正数/0） 0