它们的功能是计算g(x)=log(1+x)和h(x)=exp(x)−1。若分步计算这两个式子,当x接近 0 时就会损失精度,而 log1p 和 expm1 两个函数则改用泰勒展开法间接计算这两个式子,在x接近 0 时仍能保持足够的精度。 上面两个函数的泰勒展开分别为:g(x)=x−x22+x33−…,h(x)=x+x22!+x33!
代数输入 三角输入 微积分输入 矩阵输入 求值 log(epx2+1) 关于x 的微分 epx2+12elog(e)px 图表 示例
返回log(1 + expr)。 语法 log1p(expr) 参数 expr:一个计算结果为数字的表达式。 返回 一个DOUBLE。 如果expr小于或等于 -1,则结果为 NULL。 示例 SQL >SELECTlog1p(0); 0.0 反馈 此页面是否有帮助? 是否 提供产品反馈 其他资源 活动 在FabCon Vegas 加入我们 ...
数据预处理-Log1p平滑与exmp1平滑 1.公式: log1p = log(x+1) 【当x很小时,log(x)会出错。】 exmp1 = exp(x) -1 【当x很大时,会报错overflow】 两者互为反函数 2.使用场景: 如果数据非正态,有左偏情况,可以使用log1p进行平滑 可以看出,使用log1p后,数据明显正态化。
Exp反对数, e(自然对数的底)的某次方,常数数e的值大约是2.718282 Log自然对数,以e为底的对数 Rnd随机数,返回0到1之间的所有数,包含0,但不包含1 ,需要配合randomize提高随机数不同的概率 科学计数法 9.529752 E-02 就是9.529752*10的-2次方 弧度转角度:弧度*180/pi角度转弧度:角度*PI/180 ...
今天来学习下LogSumExp(LSE)1技巧,主要解决计算Softmax或CrossEntropy2时出现的上溢(overflow)或下溢(underflow)问题。 我们知道编程语言中的数值都有一个表示范围的,如果数值过大,超过最大的范围,就是上溢;如果过小,超过最小的范围,就是下溢。
在公式中使用双引号的技巧 函数 函数概览 按类别列出的函数列表 参数和值类型 使用字符串运算符和通配符 财务函数选择提示 用于对值四舍五入的函数 接受条件和通配符作为参数的函数 数字函数 ABS CEILING COMBIN EVEN EXP FACT FACTDOUBLE FLOOR GCD INT
Exp(Double) 適用於 .NET 9 及其他版本 產品版本 .NET Core 1.0, Core 1.1, Core 2.0, Core 2.1, Core 2.2, Core 3.0, Core 3.1, 5, 6, 7, 8, 9 .NET Framework 1.1, 2.0, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 4.5.1, 4.5.2, 4.6, 4.6.1, 4.6.2, 4.7, 4.7.1, 4.7.2, 4.8, 4.8.1 .NET ...
Exp(Double) 适用于 .NET 9 和其他版本 产品版本 .NETCore 1.0, Core 1.1, Core 2.0, Core 2.1, Core 2.2, Core 3.0, Core 3.1, 5, 6, 7, 8, 9 .NET Framework1.1, 2.0, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 4.5.1, 4.5.2, 4.6, 4.6.1, 4.6.2, 4.7, 4.7.1, 4.7.2, 4.8, 4.8.1 ...
它们的功能是计算g(x)=log(1+x)和h(x)=exp(x)−1。若分步计算这两个式子,当x接近 0 时就会损失精度,而 log1p 和 expm1 两个函数则改用泰勒展开法间接计算这两个式子,在x接近 0 时仍能保持足够的精度。 上面两个函数的泰勒展开分别为:g(x)=x−x22+x33−…,h(x)=x+x22!+x33!