發(fā)簡(jiǎn)信
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深度學(xué)習(xí)問(wèn)題
1 輸入輸出數(shù)據(jù)的分布不能太夸張，否則會(huì)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重分布，進(jìn)而導(dǎo)致模型訓(xùn)練過(guò)程的參數(shù)梯度消失，預(yù)測(cè)出來(lái)的結(jié)果為空
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pycharm更換java版本http://www.itdecent.cn/p/a85658902f26[http://www.itdecent.cn/p/a856589...
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開(kāi)發(fā)知識(shí)必須調(diào)用類，才能轉(zhuǎn)化為function使用需求：新增str類型的聚合函數(shù)之前只有數(shù)值類型的 嘗試1：通過(guò)這樣去調(diào)用，是staticmethod，...
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決策樹(shù)
決策樹(shù) [toc] 原理解釋 決策樹(shù)是一個(gè)有監(jiān)督的算法，可用于分類和回歸。它從目標(biāo)變量中學(xué)習(xí)一系列的決策規(guī)則，來(lái)對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。學(xué)習(xí)到的規(guī)則...
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邏輯回歸
邏輯回歸 線性回歸 to 邏輯回歸 本質(zhì)：邏輯回歸的本質(zhì)就是在線性回歸的基礎(chǔ)上做了一個(gè)非線性的映射（變換），使得算法具有非線性的屬性。Q1:為什...
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如何評(píng)價(jià)模型好壞
數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練&驗(yàn)證&測(cè)試）評(píng)價(jià)分類結(jié)果混淆矩陣分類評(píng)價(jià)指標(biāo)準(zhǔn)確率precision:召回率recallF1-score曲線ROC曲線PR曲線 概...
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梯度下降原理 機(jī)器學(xué)習(xí)就是定義一個(gè)f(x)，找到f(x)的最佳參數(shù)，讓的過(guò)程。那么如何找到這個(gè)最佳參數(shù)呢？ 梯度學(xué)習(xí)就是應(yīng)用最廣泛的一種方法。 為什么需...
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線性回歸損失函數(shù)介紹簡(jiǎn)單線性回歸最小二乘法梯度下降求解線性回歸評(píng)價(jià)指標(biāo)多元線性回歸鏈接 損失函數(shù)介紹 損失函數(shù)描述了單個(gè)樣本預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間誤差的程度...