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    TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值

     

     

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    代码设计

    #TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值
    
    import tensorflow as tf
    
    input1 = tf.placeholder(tf.float32)  #TF一般只能处理float32的数据类型
    input2 = tf.placeholder(tf.float32)  
    #ouput = tf.mul(input1, input2) 
    ouput = tf.multiply(input1, input2)       #定义两个变量相乘
    
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [1009.], input2: [2.]}))
    

     

     

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  • #TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值 import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) #TF一般只能处理float32的数据类型 input2 = tf.placeholder...
    #TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值
    
    import tensorflow as tf
    
    input1 = tf.placeholder(tf.float32)  #TF一般只能处理float32的数据类型
    input2 = tf.placeholder(tf.float32)  
    #ouput = tf.mul(input1, input2) 
    ouput = tf.multiply(input1, input2)       #定义两个变量相乘
    
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [1009.], input2: [2.]}))

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/yunyaniu/p/8329610.html

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  • formOrderDatail(arg1,arg2){ var m = 0, s1 = arg1.toString(), s2 = arg2.toString(); try { m += s1.split(".")[1].length } catch (e) { } try { m += s2.split(".")[1].length } catch (e) { } ...
    formOrderDatail(arg1,arg2){
            var m = 0, s1 = arg1.toString(), s2 = arg2.toString();
            try { m += s1.split(".")[1].length } catch (e) { }
            try { m += s2.split(".")[1].length } catch (e) { }
            return Number(s1.replace(".", "")) * Number(s2.replace(".", "")) / Math.pow(10, m)
          },
    
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  • 随机变量将事件映射为一数,随机变量的概率分布反映了各事件发生的可能性。根据随机变量的取值范围,我们可以区分出离散型随机变量{取值为整数}和连续型随机变量{取值为实数}。事实上还有混合型随机变量,但不在...

    c1fef7fc996a8f546fc8bce96c30e931.png

    随机变量将事件映射为一个数,随机变量的概率分布反映了各事件发生的可能性。根据随机变量的取值范围,我们可以区分出离散型随机变量{取值为整数}和连续型随机变量{取值为实数}。事实上还有混合型随机变量,但不在本文讨论的范围之内。

    每个离散随机变量的本质特征在于其概率密度函数(或分布律)以及概率分布函数,这一本质同时决定了它们的期望(均值)和方差。

    对于离散性随机变量来说,期望是将随机变量的所有取值与其概率相乘后求和,即

    ,方差是对随机变量与均值的距离的平方乘上响应概率再求和,即
    ;对于连续性随机变量来说,期望是随机变量取值乘上相应概率密度再积分,即
    ,方差是对随机变量与均值的距离的平方乘上相应概率密度再积分,即

    以下介绍各种随机变量,对于每种随机变量,我们会介绍其本质特征、期望、方差以及生活中的应用。


    离散型随机变量

    常见的离散型随机变量分布有以下4种:0-1分布,二项分布,泊松分布,几何分布。

    0-1 分布是最简单的随机变量分布。假设某一事件发生的概率为p(当然,它不发生的概率就是1-p)。于是对0-1分布的随机变量X来说,X的取值只有0和1两种情况,其分布律就是

    。口算可知,它的期望为p,方差为p(1-p)。至于生活中的应用,比如丢一次硬币,设事件“正面朝上”对应1,事件“负面朝上”对应0。

    二项分布是0-1 分布的推广。假设某一基本事件发生的概率为p(当然,它不发生的概率就是1-p)。连续进行n次试验(n为常数),将这n次实验中基本事件发生的次数记为随机变量X。于是对二项分布的随机变量X来,X的取值有0、1、2……n,共n+1种情况,其分布律就是

    ,C表示组合数。不妨将二项分布视为n个相互独立的0-1 分布,因此可得它的期望为np,方差为np(1-p)。至于生活中的应用,比如买n张彩票,k张中奖的概率或者抽检产品n件,k件不合格的概率。

    泊松分布也是生活中常见的一种分布。它含有一个参数

    ,分布律为
    ,其中X的取值为任意非负整数。它的期望和方差均为
    ,计算时根据定义并利用
    的麦克劳林展开式即可。至于生活中的应用,比如某商场一天的客流量,某个路口发生事故的数量。

    最后是几何分布。假设某一基本事件发生的概率为p,连续进行k次实验,第k次实验终于成功一次的概率为

    。它的期望为
    ,方差为
    ,计算可利用错位相消法。至于生活中的应用,比如为了中一次奖而连续买的彩票张数。

    连续型随机变量

    常见的连续型随机变量分布有以下三种:均匀分布,正态分布,指数分布。

    均匀分布是最简单的连续型随机变量分布。比如在[0,1]之间任取一个实数X,则X的概率密度函数为

    ,分布函数为
    ,期望为
    ,方差为
    。计算只需根据定义进行积分。至于生活中的应用,比如在[0,1]中取一个随机数(假设各数字被取的概率相同)。

    指数分布是一种具有无后效性的连续型随机变量分布。它有一个参数

    ,其概率密度函数为
    ,分布函数为
    ,期望为
    ,方差为
    。至于生活中的应用,比如一个零件的寿命等。

    正态分布是最常见的连续型随机变量分布。其概率密度函数为

    ,概率分布函数一般记为
    ,具体形式包含反常积分,即对f(x)的积分,故此处略去。正态分布的两个参数,
    ,前者等于期望,后者等于方差。至于生活中的应用,比如一次成绩测验的成绩分布,人群的智商分布等等。

    162d74e15b88f91196b5a1e5d95b121f.png
    随机变量分布表格

    后记

    还是很惊讶,不确定的东西在更大的视野之下变得确定,这些函数是对部分现实的降维打击。

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两个变量相乘