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1，我叫赵印男生能不能帮我取个英文名

jason

我叫赵印男生能不能帮我取个英文名

2，我叫 赵印拼音zhao yin 帮我想一个 发音相似的英文名字 谢谢大家

你是男是女啊？男女的也不一样。 Zoin念组印。男join念周印。女
Joiuin
你好！Jhon或Jane打字不易，采纳哦！

我叫 赵印拼音zhao yin 帮我想一个 发音相似的英文名字 谢谢大家

3，三国孔明才再高关公马口遇红袍包山力大招卢布赵印独自以双刀

捌 ！
驾驭的驾
驾!
驾 ?
是：驾
驾

三国孔明才再高关公马口遇红袍包山力大招卢布赵印独自以双刀

4，我母亲给我生了一个弟弟大家说叫什么好 名字前两个字为赵印

赵印天赵印景赵印慕
赵印清 赵印杰 赵印洁
我只说一个：赵印之印而知之，人知之至。
李若飞：若飞，形容快捷迅速，像飞一样。适用于男孩取名字。出自《木兰辞》：“关山杜若飞”。 ．.古人取名，常着意于名字的道德意蕴和审美意境，取字往往有出处，大多渊源于诸子典籍和文学名篇，甚至有“男必楚辞，女必诗经；文必论语，武必周易”的传统说法。因此，姓名作为文字符号并不能像某些算命先生、风水大师所说的那样决定人的命运，但它沉淀着历史文化的精神，体现着时代社会的信息，传承着家族血统的烙印，更凝聚着父母对孩子的深厚爱意和殷切期望，隐寓着不同的理想抱负、情趣、爱好与目标追求，它对人生起着很大的潜移默化的影响作用。愿你早日取名好名！ .让孩子美好的人生，从一个诗意优雅的名字开始。

5，哪些人可以成为投保人哪些人可以指定受益人

满18周岁有民事行为能力的人和具有交付保险费能力的人对保险标的具有保险利益的人
投保人是满十八岁的合法公民，有民事行为，及合理收入的人。收益人是投保人指定的任意人，，，也可以法定。我是平安代理人，可以来电咨询，赵印 微信 QQ 将竭诚为你服务
直接的法定监护人，有劳务关系的法人。特别指出隔代不可以投保。收益人由投保人指定。希望能帮到您。可以联系我，
根据保险法的规定：人身保险的受益人由被保险人或者投保人指定。投保人指定受益人时须经被保险人同意。投保人为与其有劳动关系的劳动者投保人身保险，不得指定被保险人及其近亲属以外的人为受益人。被保险人为无民事行为能力人或者限制民事行为能力人的，可以由其监护人指定受益人。 因此，投保人虽有权指定受益人，但需要经过被保险人的同意。

6，如何通俗的理解机器学习中的VC维shatter和break point

来源：知乎胡科学通俗来讲，举个例子吧。假如你想训练出这样一个模型：根据人的身高和体重来预测这个人美还是丑。这是一个简单的二分类问题。现在想象你面前有一个平面直角坐标系。横轴（x轴）代表人的身高，纵轴（y轴）代表人的体重。现在咱们拍脑袋决定：咱们的模型应该是线性的（就是一条直线）。通俗来讲，在你的平面直角坐标系里，你画一条线，这条线就把美人和丑人分开了。这条线就是我们最终的模型。现在咱们要开始往平面直角坐标系放数据了。假设咱只有两组数据（就是说咱们的坐标系里只有两个点）。这两组数据随机组合，一共有3种情况。第一种情况：咱们有两个美人的数据第二种情况：咱们有两个丑人的数据第三种情况：咱们有一美一丑的数据无论是哪一种情况，咱们都可以通过一条线把美人和丑人分开。这说明：线性的模型是完全可以shatter两组数据的。但假如说咱们有四组数据（坐标系里有四个点）。咱们就无法保证线性模型可以完全解释所有数据的可能性了。例如咱们的数据是（180cm, 50kg）=美，（10cm, 10kg）=美，（180cm, 10kg）= 丑还有(10cm, 50kg）=丑。对于这组数据，咱无论怎么画直线，都没有办法把美和丑分开在直线两侧。这说明：线性的模型是没有办法Shatter 4组数据的。假如说咱们有三组数据，还是总可以通过画线的方式把美/丑分开的。（大家仔细想一想）。所以，线性模型在这种二维数据的情况下的VC dimension 是3。（因为线性模型最多能Shatter3组数据）现在，假如说我们突然改变主意了：咱们的模型可以是非线性的。那非线性模型的VC dimension可就高了。想象一下，一条曲线是不是理论上可以把坐标系里的所有美丑都分开？所以通俗的理解： VC dimension就是某类模型对数据数量的包容性。VC dimension越高，就说明包容性越强。说了这么多，VC dimension到底有什么用呢？简单来说，VC dimension可以帮助我们选择更好的模型。所谓“更好”的模型，可以理解为风险（risk)更低的模型。如何估计模型的风险呢？咱们有这个公式：真正的风险 < 根据已有数据计算出的风险 +f(VC dimension)f(VC dimension)是一个以VC dimension为变量的函数。咱们要选择的模型，一定要使f(VC dimension)低，这样真正的风险就会低。风险低的模型就更好。Ps: 我上面说的可能不完全准确。只是为了尽量通俗地把概念说明白。发布于 2017-08-23赵印简单通俗的说。VC维是模型的复杂程度，模型假设空间越大，VC维越高。shatter和break point是VC维理论中的概念。shatter是指模型假设把数据打碎了，也就是区分开了。而break point是指当模型复杂度变的足够高了后，可以把数据打的足够散的一个数学临界点。更重要的是，VC维的实践意义是给机器学习可学性提供了理论支撑。1. 测试集合的loss是否和训练集合的loss接近？VC维越小，理论越接近。2. 训练集合的loss是否足够小？VC维越大，loss理论越小。一般工业实践中通过引入正则对模型复杂度(VC维)进行控制，平衡这两个问题的矛盾。如果想深入理解，推荐看看腾讯广点通团队的这个技术博客：VC维的来龙去脉 | 火光摇曳 。 个人认为总结的很好。

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