...分为两种模型，多项式模型（Multinomial）和伯努利模型（Bernoulli），另外还有高斯模型，主要用于处理连续型变量，在文本分类中不讨论。 多项式模型和伯努利模型的区别在于对词频的考察，在多项式模型中文档中特征项的频度...
...Naive Bayes) sklearn.naive_bayes.MultinomialNB 未知 伯努利贝叶斯(Bernoulli Naive Bayes) sklearn.naive_bayes.BernoulliNB 未知 决策树 类别 Python R 决策树分类器 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier tree::tree, p...
...er 稀疏性参数 penalty term 惩罚因子 KL divergence KL 散度 Bernoulli random variable 伯努利随机变量 overall cost function 总体代价函数 backpropagation 后向传播 forward pass 前向传播 gradient descent 梯度下降 the object...
...有的层。在 KDD Cup 1999 的 IDS 数据上，适合使用多模态（Bernoulli-Gaussian）RBM 作为包含混合数据类型的 KDD Cup 1999，这些数据类型特别连续且明确。在多模态 RBM 中，有两个不同的信道输入层，一个用于连续特征的高斯输入单元，另...
...1时，一般情况下使用 Lidstone smoothing（莱德斯通平滑）。 Bernoulli naive Bayes（伯努利朴素贝叶斯） 在多元伯努利事件模型中，特征是描述输入的二元变量。和多项式模型一样，这个模型通常用于文本分类，其中使用的是二项出现...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
