在超参数搜索过程中,你尝试只照顾一个模型(使用熊猫策略)还是一起训练大量的模型(鱼子酱策略)在很大程度上取决于()
A.是否使用批量(batch)或小批量优化(mini-batchoptimization)
B.神经网络中局部最小值(鞍点)的存在性
C.在你能力范围内,你能够拥有多大的计算能力
D.需要调整的超参数的数量
A.是否使用批量(batch)或小批量优化(mini-batchoptimization)
B.神经网络中局部最小值(鞍点)的存在性
C.在你能力范围内,你能够拥有多大的计算能力
D.需要调整的超参数的数量
A.一个自动往返系统的设计(通常用在机场两个航站楼之间)
B.用于预测台风路径的模型的设计
C.一个用于提取和维护万维网上存储的文档目录的Web搜索数据库的设计
D.一个用于然试理论的国家经济模型的设计
E.一个用于监视病人生命体征的程序的设计
A.存储过程可以接受输入参数,并可将执行结果以输出参数形式返回
B.存储过程可以有多个输入参数,但只能有一个输出参数
C.定义存储过程时,在一个存储过程中可以同时包含数据的增、删、改、查操作
D.存储过程的输入参数和输出参数均可有默认值
现在假定δj是j的二次函数:为参数。这是多项式分布滞后(polynomialdistributedlag,PDL)模型的一个例子。
(i)将每个δj的公式代入分布滞后模型,并把它写成用γh表示的模型h=0,1,2。
(ii)解释你用来估计γh的回归方程。
(iii)上面的多项式分布滞后模型是一般模型的一个约束形式。它受到了多少个约束?你如何来检验它们?(提示:用F检验。)
利用INTQRT.RAW中的数据。
在教材例18.7中,我们估计了六月期国库券持有期收益率的一个误差修正模型,其中三月期国库券持有期收益率的一阶滞后为解释变量。我们假定在方程中的协整参数为1。现在,添加Δhy3t-1的先导变化Δhy3t、同期变化Δhy3t-1和滞后变化Δhy3t-2。即估计方程
并用方程形式报告结果。相对于双侧备择假设,检验H:β=1.假定方程中已经有了足够多的先导和滞后,使得{hy3t-1}在这个方程中是严格外生的,我们不必担心序列相关。
(ii)在教材(18.39)中的误差修正模型中,添加{hy3t-1}和{hy6t-2-hy3t-3}。这两项是联合显著的吗?你认为怎样才是适当的误差修正模型?
A.生产过程中只有劳动和资本两种生产要素,全社会只生产一种产品
B.不存在技术进步,也不存在折旧
C.资本和劳动可以相互替代
D.生产的规模报酬不变
E.劳动力按照一个固定不变的比率增长
的页面更加丰富炫目。做一个照片墙来回忆一下度过的美好时光。
任务:在空白处补全代码,将照片列表中喜欢的照片拖放到心形当中,并且可以再次拖回照片列表,打造出一个完美的照片墙。
(图一)
(图二)
1.请在第一处横线上补充drag(ev)方法中的代码。
2.请在第二处横线上补充drop(ev)方法中的代码。