dnorm(seq(-3,3,0.5),2,1)
时间: 2024-05-16 17:19:51 浏览: 14
该代码中使用了dnorm函数,用于计算正态分布(也称为高斯分布)的概率密度函数(PDF)值。其中,函数参数seq(-3, 3, 0.5)生成了一个从-3到3、步长为0.5的数列,作为正态分布的自变量x,而2和1分别代表正态分布的均值和标准差。
具体来说,代码的含义是计算均值为2,标准差为1的正态分布在自变量取值为-3、-2.5、-2、-1.5、…、2.5、3时的概率密度函数值,将结果以向量的形式返回。这个向量中的每一个元素实际上就是对应自变量位置的概率密度值。
相关问题
pt (seq(-3,3,0.5),2,1)
该代码中使用了pt函数,用于计算t分布(t distribution)的累积分布函数(CDF)值。其中,函数参数seq(-3, 3, 0.5)生成了一个从-3到3、步长为0.5的数列,作为t分布的自变量t,而2和1分别代表t分布的自由度和非心参数。
具体来说,代码的含义是计算自由度为2,非心参数为1的t分布在自变量取值为-3、-2.5、-2、-1.5、…、2.5、3时的累积分布函数值,将结果以向量的形式返回。这个向量中的每一个元素实际上就是对应自变量位置的累积分布函数值。
seq2seq-attention 预测
seq2seq-attention是指在seq2seq模型中引入了注意力机制(Attention)。在传统的seq2seq模型中,编码器将输入序列转化为一个固定长度的向量,然后解码器将这个向量解码成输出序列。而在seq2seq-attention模型中,解码器在每个时间步都会根据输入序列的不同部分给予不同的注意力权重,从而更加关注与当前时间步相关的输入信息。这样可以提高模型对输入序列的理解能力,进而提升预测的准确性。引入注意力机制后,seq2seq-attention模型在翻译、文本摘要和问答等任务上有着更好的表现。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [NLP自然语言处理之RNN--LSTM--GRU--seq2seq--attention--self attetion](https://blog.csdn.net/weixin_41097516/article/details/103174768)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [自注意力机制(Self-Attention):从Seq2Seq模型到一般RNN模型](https://blog.csdn.net/qq_24178985/article/details/118683144)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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