陣列過濾在機器學習中的應用

機器學習過程中，計算誤差（矩陣）時經常會遇到要在矩陣中進行標籤值與**值之間的比較，可以使用資料過濾方法來解決：

error = mat(ones((5, 1)))

print("比較之前:\n", error.t)
label = mat(([1, -1, 1, -1, 1])).t
pred = mat(([1, -1, -1, 1, 1])).t
error[pred == label] = 0 # 如果**值與標籤值一致時，誤差為0值
print("比較之後:\n",error.t)

比較之前:

[[1. 1. 1. 1. 1.]]

比較之後:

[[0. 0. 1. 1. 0.]]

標籤值(label)中的第2和第3個值與**值(pred)是不一致的，因此error矩陣中只有這兩個值是"1", 其餘值均為"0"。

jquery中的陣列過濾篩選 grep

jquery中有個grep 方法用於陣列元素過濾篩選，悲劇的是，平時我們用的api文件中找不到這個說明。檢視官方說明 grep 的使用方法 grep array,callback,invert 解釋完grep 的用法，現在來舉個小例子 var arr grep 0,1,2,3,4,5,6 funct...

jquery中的陣列過濾篩選 grep

jquery中的陣列過濾篩選 grep web前端開發 專注前端開發，關注使用者體驗 jquery中有個grep 方法用於陣列元素過濾篩選，悲劇的是，平時我們用的api文件中找不到這個說明。檢視官方說明 grep 的使用方法 grep array,callback,invert 解釋完grep 的用...

機器學習在客戶管理場景中的應用

使用機器學習進行客戶管理，我們可以得到客戶360度全方位的檢視。本文以sap cloud for customer的客戶管理應用為例，介紹機器學習是如何同傳統的客戶管理應用進行整合的。開啟sap c4c的客戶中心，在客戶列表裡選中任意乙個客戶，能在右邊看到乙個名為insights的頁面。這些客戶的3...