機器學習包括有監督學習(supervised learning)，無監督學習(unsupervised learning)，和半監督學習（semi-supervised learning）.
在*有監督學習中，資料是有標註的，以(x, t)的形式出現，其中x是輸入資料，t是標註.正確的t標註是ground truth，錯誤的標記則不是。（也有人將所有標註資料都叫做ground truth）由模型函式的資料則是由(x, y)的形式出現的。其中x為之前的輸入資料，y為模型**的值。標註會和模型**的結果作比較。在損耗函式(loss function / error function)中會將y 和 t 作比較，從而計算損耗(loss / error)。 比如在最小方差中：
因此如果標註資料不是ground truth，那麼loss的計算將會產生誤差，從而影響到模型質量。
python中 python中的 與
這一部分首先要理解python記憶體機制，python中萬物皆物件。對於不可變物件，改變了原來的值，其別名 變數名 繫結到了新值上面,id肯定會改變 對於可變物件，操作改變了值，id肯定會變，而 是本地操作，其值原地修改 對於 號操作，可變物件和不可變物件呼叫的都是 add 操作 對於 號操作，可變...
python中否定for 在python中否定函式
有沒有一種方法可以否定乙個函式，使它返回負數。在我的函式中，我有條件句，每個條件句都讓這個 烏龜 移動。有沒有一種方法可以否定這一點，所以烏龜的每乙個動作都是否定的。我說的是 狀況 在def ttinterpret program interpret program as a tinyturtle ...
python中雙重迴圈 加速Python中的雙迴圈
有沒有辦法加快從上一次迭代更新其值的雙迴圈？在 中 def calc n,m x 1.0 y 2.0 container np.zeros n,2 for i in range n for j in range m x np.random.gamma 3,1.0 y y 4 y np.random....