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关于给分的问题
sui102
2001-11-16 01:38:03
专家分、可用分、参与分都代表什么?怎么增加?
为什么我一次最多只能给31分,我想多送分都送不了。
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关于给分的问题
专家分、可用分、参与分都代表什么?怎么增加? 为什么我一次最多只能给31分,我想多送分都送不了。
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sui102
2001-11-16
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好像参与分可以转化成可用分的,是不是?
7
2001-11-16
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CSDN每个注册用户均获得初始积分200分,以后每天自动添加5分,用户提问可以为问题设定一个分数,以答谢给你解决问题的专家。这就是积分制论坛的基本原理。
下面是关于几个分数的解释:
专家分:衡量一个用户的技术水平,只有在CSDN的“软件开发者”、“WEB开发者”和“微软技术专区”大版中的得分才会被记入专家分。
可用分:用来提问用的。上面说的200分积分就是指可用分。
参与分:用来评定用户的参与程度,浏览问题(ASP页面的)、回复问题、提出问题都可以获得参与分。
提问给分:提问给分的标准 给分将用掉可用分,所以不能超过可用分,最大给分为300分,但是受参与分限制。 其公式为:最大给分=20+参与分/20
机器学习中
分
类与回归
问题
的区别与联系
分
类和回归
问题
之间存在重要差异。 从根本上说,
分
类是关于预测标签,而回归是关于预测数量。 我经常看到诸如以下
问题
: 如何计算回归
问题
的准确性? 像这样的
问题
是没有真正理解
分
类和回归之间的差异以及试图衡量的准确度的症状。 在本教程中,您将发现
分
类和回归之间的差异。 完成本教程后,您将了解: 该预测建模是关于学习从输入到输出的映射函数的
问题
,称为函数逼近。 该
分
类是预测示例的离散类...
常用的
分
类
问题
中的损失函数
原文地址:https://redstonewill.com/1584/ 前言 在监督式机器学习中,无论是回归
问题
还是
分
类
问题
,都少不了使用损失函数(Loss Function)。**损失函数(Loss Function)**是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。若损失函数很小,表明机器学习模型与数据真实
分
布很接近,则模型性能良好;若损失函数很大,表明机器学习模型与数据真实
分
...
最优化
问题
及其
分
类
优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种工程
问题
优化解的应用技术。归纳而言,最优化
问题
分
为函数优化
问题
和组合优化
问题
两大类,其中函数优化的对象是一定区间的连续变量,而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。 一、函数优化
问题
函数优化
问题
通常可描述为:令S S为R n R^n上的有界子集(即变量的定义域),f:S→R f:S\rightarrow R为n n维实值函数,所谓函数f f在S S域上全局最
玩转MySQL:一站式解决
分
库
分
表后患
问题
方案
上篇
分
库
分
表文章中已经将
分
库
分
表的方法论全面阐述清楚了,总体看下来用一个字形容,那就是爽!尤其是
分
库
分
表技术能够让数据存储层真正成为三高架构,但前面爽是爽了,接着一起来看看
分
库
分
表后产生一系列的后患
问题
,注意我这里的用词,是一系列而不是几个,也就是
分
库
分
表虽然好,但你要解决的
问题
是海量的。
机器学习——SVM多
分
类
问题
根据百度百科的解释,超平面是n维欧式空间中余维度等于一的线性子空间,也就是必须是(n-1)维度。这是平面中的直线、空间中的平面之推广(n大于3才被称为“超平面”),是纯粹的数学概念,不是现实的物理概念。因为是子空间,所以超平面一定经过原点。n 维空间中的超平面是由方程:定义的子集,其中是不全为零的常数。超平面是为了
分
割
分
类用的,超平面将空间划
分
为三部
分
,超平面本身,超平面上部,超平面下部。
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