Ano ang pamantayan sa Python?
Ano ang pamantayan sa Python?

Video: Ano ang pamantayan sa Python?

Video: Ano ang pamantayan sa Python?
Video: Naipagmamalaki ang anumang natapos na gawain na nakasusunod sa pamantayan at kalidad 2024, Mayo
Anonim

numpy.linalg. pamantayan . Kung ang axis ay isang 2-tuple, tinutukoy nito ang mga axes na may hawak na 2-D matrice, at ang matrix mga pamantayan ng mga matrice na ito ay nakalkula. Kung ang axis ay Wala, ang alinman sa isang vector pamantayan (kapag ang x ay 1-D) o isang matrix pamantayan (kapag ang x ay 2-D) ay ibinalik.

Gayundin, ano ang pamantayan ng isang function?

Sa linear algebra, functional analysis, at mga kaugnay na lugar ng matematika, a pamantayan ay isang function na nakakatugon sa ilang partikular na katangian na nauugnay sa scalability at additivity, at nagtatalaga ng isang mahigpit na positibong real number sa bawat vector sa isang vector space sa larangan ng tunay o kumplikadong mga numero-maliban sa zero vector, Bukod sa itaas, ano ang Norm machine learning? Panimula. Makakakita tayo ng isang mahalagang konsepto para sa machine learning at malalim pag-aaral . Ang pamantayan ay kung ano ang karaniwang ginagamit upang suriin ang error ng isang modelo. Halimbawa, ginagamit ito upang kalkulahin ang error sa pagitan ng output ng isang neural network at kung ano ang inaasahan (ang aktwal na label o halaga).

Bukod dito, paano kinakalkula ng Python ang l2 na pamantayan?

Ang L2 pamantayan ay kalkulado bilang square root ng kabuuan ng squared vector values. Ang L2 pamantayan ng isang vector ay maaaring kalkulado sa NumPy gamit ang pamantayan () function na may mga default na parameter. Una, ang isang 1×3 vector ay tinukoy, pagkatapos ay ang L2 pamantayan ng vector ay kalkulado.

Ano ang pamantayan ano ang l1 l2 at L infinity norm?

L1 Norm : Kilala rin bilang Manhattan Distance o Taxicab pamantayan . L1 Norm ay ang kabuuan ng mga magnitude ng mga vector sa isang espasyo. Ito ang pinaka natural na paraan ng pagsukat ng distansya sa pagitan ng mga vector, iyon ay ang kabuuan ng ganap na pagkakaiba ng mga bahagi ng mga vector.

Inirerekumendang: