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憤怒的李小白

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憤怒的李小白

項(xiàng)目背景:根據(jù)寶馬客戶要求，準(zhǔn)確評估電池壽命質(zhì)保年限 主要工作: 項(xiàng)目理解:查找電池壽命預(yù)測相關(guān)資料，理解業(yè)務(wù)需求，根據(jù)現(xiàn)有的硬件選擇合適的算法 數(shù)據(jù)預(yù)處理:數(shù)據(jù)探索，異常值...

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1.為什么LR用交叉熵?fù)p失而不是平方損失 交叉熵做損失函數(shù)，訓(xùn)練時(shí)傳播的梯度和訓(xùn)練誤差是成正比的（單調(diào)），而當(dāng)采用均方誤差做損失函數(shù)時(shí)，訓(xùn)練時(shí)傳播的梯度和訓(xùn)練誤差不是成正比的...

憤怒的李小白

問題 實(shí)際處理和解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題過程中，我們會遇到一些“大數(shù)據(jù)”問題，比如有上百萬條數(shù)據(jù)，上千上萬維特征，此時(shí)數(shù)據(jù)存儲已經(jīng)達(dá)到10G這種級別。這種情況下，如果還是直接使用傳統(tǒng)...

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激活函數(shù)的作用是什么？ 激活函數(shù)的作用是：引入非線性因素，提高了模型的表達(dá)能力。如果沒有激活函數(shù)，那么模型就只有線性變換，可想而知線性模型能表達(dá)的空間是有限的。而激活函數(shù)引入...

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優(yōu)點(diǎn)：泛化錯(cuò)誤率低，易編碼，可以應(yīng)用在大部分分類器上，無參數(shù)調(diào)整。缺點(diǎn)：對離群點(diǎn)敏感。適用數(shù)據(jù)類型：數(shù)值型和標(biāo)稱型數(shù)據(jù)。 (1) 收集數(shù)據(jù)：可以使用任意方法。(2) 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)...

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(1) 收集數(shù)據(jù)：采用任意方法收集數(shù)據(jù)。(2) 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：回歸需要數(shù)值型數(shù)據(jù)，標(biāo)稱型數(shù)據(jù)將被轉(zhuǎn)成二值型數(shù)據(jù)。(3) 分析數(shù)據(jù)：繪出數(shù)據(jù)的可視化二維圖將有助于對數(shù)據(jù)做出理解和分...

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簡單介紹一下RNN、LSTM、GRU？他們的區(qū)別和聯(lián)系是什么？ RNN即Recurrent Neural Networks、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)是一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)，但是因?yàn)楫?dāng)前時(shí)...

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(1) 收集數(shù)據(jù)：采用任意方法收集數(shù)據(jù)。(2) 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：由于需要進(jìn)行距離計(jì)算，因此要求數(shù)據(jù)類型為數(shù)值型。另外，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式則最佳。(3) 分析數(shù)據(jù)：采用任意方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行...

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原理解析的非常清楚[https://www.pkudodo.com/2018/11/18/1-4/][https://www.pkudodo.com/2018/11/18/1...

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優(yōu)點(diǎn)：在數(shù)據(jù)較少的情況下仍然有效，可以處理多類別問題。缺點(diǎn)：對于輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備方式較為敏感。適用數(shù)據(jù)類型：標(biāo)稱型數(shù)據(jù)(也就是只有兩類結(jié)果的數(shù)據(jù))。 (1) 收集數(shù)據(jù)：可以使用...

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(1) 收集數(shù)據(jù)：可以使用任何方法。(2) 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：樹構(gòu)造算法只適用于標(biāo)稱型數(shù)據(jù)，因此數(shù)值型數(shù)據(jù)必須離散化。(離散跟隨記)(3) 分析數(shù)據(jù)：可以使用任何方法，構(gòu)造樹完成之后...

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k近鄰算法的k值怎么選擇 具體做法是讓k從1開始取值直到取到你認(rèn)為合適的上限(一般來說這個(gè)上限不會太大，這里我們選取上限為8)，對每一個(gè)k值進(jìn)行聚類并且記下對于的SSE(誤差...

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手撕KNN算法 對未知類別屬性的數(shù)據(jù)集中的每個(gè)點(diǎn)依次執(zhí)行以下操作：(1) 計(jì)算已知類別數(shù)據(jù)集中的點(diǎn)與當(dāng)前點(diǎn)之間的距離；(2) 按照距離遞增次序排序；(3) 選取與當(dāng)前點(diǎn)距離最...

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第二章 K-近鄰算法(代碼) K-近鄰算法優(yōu)缺點(diǎn)-. 優(yōu)點(diǎn):精度高,對異常值步敏感，無數(shù)據(jù)輸入假定。缺點(diǎn):計(jì)算復(fù)雜度高，空間復(fù)雜度高。范圍:數(shù)值型和標(biāo)稱型。 測試分類器錯(cuò)誤率...

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在前兩周的課堂抽簽中，我們小組抽到了熟悉的波普藝術(shù)，我們也通過一周的收集和整理，完成了波普藝術(shù)的ppt并在今天完成了演講，所以在聽取了別的小組同學(xué)的建議和想法后，在此做一個(gè)簡...

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模型融合應(yīng)用廣發(fā)的原因： 可以通過數(shù)學(xué)證明模型，隨著集成中個(gè)體分類器數(shù)目T 的增大，集成的錯(cuò)誤率將指數(shù)級下降，最終趨向于零。具體證明在周志華和李航老師的書中都有。 模型融合是...