這是因為我們的元資料集包含許多不同的樣本集,因此迴歸方法可以“看到”各種資料分佈情況,知道分類器在不同測試情形下的準確率表現
如下圖,自然界的複雜程度遠高於人造事物,如果適用自然分段會扭曲放大自然現象,而透過Head/tail Breaks進行分段結果就更接近於實際情況,需要說明的是並不是視覺化效果越好地圖就越成功,而是需要更能表達實際場景
當然,也可能短期無法找到影響正態分佈的因素,又需要利用正態統計工具對資料實施分析,這個時候只能針對收集到的資料做數值上的轉換,將其變換為正態資料以便實施分析(具體轉換方法會在後面的短文中結合過程能力分析來介紹)
這個可以從公式的分母這一項進行理解,如果和相差很大並且整個資料樣本中和這種極端樣本比較少,那你會發現資料分佈還是不均衡,接近於 1 的值在值為這些特徵中,接近於 0 的值在值為的這些特徵中
random的label資訊,和對應生成的影象:不同random變數控制產生同一class下的不同輸出:Summary照例總結一下,本文中,我基本介紹了下生成式模型方法的各個族系派別,到GAN的基本內容,到InfoGAN、AC-GAN,大部
梯度爆炸和消失的理論基礎是建立在每一層引數都一樣的rnn上的