正則化方法：防止過(guò)擬合，提高泛化能力 在訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠多時(shí)，或者overtraining時(shí)，常常會(huì)導(dǎo)致overfitting（過(guò)擬合）。其直觀的表...
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正則化為什么能防止過(guò)擬合（重點(diǎn)地方標(biāo)紅了） -
優(yōu)化算法-梯度下降，反向傳播，學(xué)習(xí)率梯度下降 梯度下降法主要用于單個(gè)參數(shù)的取值。假如損失函數(shù)是一座山，我們從山上一個(gè)任意點(diǎn)開(kāi)始往山下走，山坡的坡度越大，我們的垂直高度下降的越快。當(dāng)...
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實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的決策樹(shù)最優(yōu)劃分
決策樹(shù)（Decision Tree）是一種基本的分類(lèi)與回歸方法。是一種典型的非參數(shù)學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。決策樹(shù)算法的核心就在于如何選擇最優(yōu)的劃分屬...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度總結(jié)接觸機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間也不短了, 趁國(guó)慶放假, 做一下深度整理. 1. 大綱 若想在企業(yè)勝任算法相關(guān)崗位知識(shí), 除了掌握常見(jiàn)算法, 會(huì)背后數(shù)學(xué)原理外,...
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各種機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹(shù)，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型關(guān)于這個(gè)問(wèn)題我今天正好看到了這個(gè)文章。講的正是各個(gè)算法的優(yōu)劣分析，很中肯。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327...
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