训练样本第10页

举例说明什么是随机梯度下降算法

它是标准梯度下降算法的一个变种，主要区别在于每一次更新权重时只使用一个训练样本，而不是整个训练集。

阿里加多·2023-06-24 07:10

ChatGPT的训练过程需要多长时间？

1.数据收集和预处理阶段：在训练ChatGPT之前，需要收集和准备大规模的文本数据集作为训练样本。这个过程涉及到数据的爬取、清洗、去重和标注等工作。

心似浮云️·2023-06-24 06:14

29基于贝叶斯（Bayes）判别的机场航班延误因素分析(附matlab程序)

1.简述学习目标：基于贝叶斯判别的机场航班延误因素分析利用所创建的朴素贝叶斯分类器对象ObjBayes，对训练样本进行判别并利用贝叶斯预测误差统计中国民航业近年来快速发展,航班量增多,航班密度逐步加大,

素馨堂·2023-06-23 23:29

选择逻辑回归模型还是支持向量机模型？

n为特征数，m为训练样本数。(1)如果相较于m而言，n要大许多，即训练集数据量不够支持我们训练一个复杂的非线性模型，我们选用逻辑回归模型或者不带核函数的支持向量机。

一梦到天涯·2023-06-23 09:01

零基础入门推荐系统——Task04：特征工程

标签label对于每个用户，N个候选文章生成N条训练样本，若用户最后一次点击的文章在候选文章中，

从白玉石·2023-06-22 21:31

【tushare使用经验分享】等权重模型、均值方差模型、风险平价模型的投资组合配置比较

利用2015.1.1—2019.12.31间的数据作为训练样本，并分别利用以下三种模型构造投资组合：（1）等权重；（2）哈利马科维兹（M-V）模型；（3）风险平价模型。

湫也也·2023-06-22 08:26

CS229之神经网络

神经网络关键是1.训练样本数据前向步进，求误差2.误差的反向传播，更新参数1.前向步进使用一个有2个输入神经元、2个隐藏的神经元和2个输出神经元的神经网络。

__cbf0·2023-06-21 18:40

Inductive Relation Prediction by BERT

在这项工作中，我们提出了一个一体化的解决方案，称为BERTRL(基于bert的关系学习)，它利用预训练的语言模型，并通过将关系实例及其可能的推理路径作为训练样本来对其进行微调。

小蜗子·2023-06-20 06:29

【一起啃书】《机器学习》第十章降维与度量学习

10.5流形学习10.6度量学习第十章降维与度量学习10.1kkk近邻学习 kkk近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的kkk个训练样本

小天才才·2023-06-20 05:06

深度神经网络的优化算法,进化算法优化神经网络

也就是说，对一个映射给出一定的必要的训练样本训练后，网络能否对样本以外的样本给出较为准确的预测。泛化能力也就是神经网络用于对未知数据预测的能力。

快乐的小肥熊·2023-06-19 09:19

[机器学习导论]——第一课机器学习概述

棋牌、语音识别、人脸识别已经超越了人类深度学习神经网络并不是人工智能的终极解决方案数据驱动，需要大量训练样本才能达到满意精度无法自适应环境与任务变化一种算法只

雨落俊泉·2023-06-19 03:10

《Learning from Dialogue after Deployment:Feed Yourself, Chatbot!》阅读笔记——持续学习的对话系统

人就是在对话中不断通过反馈来学习说话的•直接利用人机的对话来学习可能导致错误传播，强化学习的思想是通过指标进行反馈，但是人在实际情况下是通过自然语言来进行反馈的主要工作•本文提出一个可以在机器人参与的对话中选取训练样本

greenhand2014·2023-06-18 13:28

Learning from Dialogue after Deployment: Feed Yourself, Chatbot!

本文提出一种自馈对话机器人（self-feedingchatbot），它能够从它自己参与的对话中自动抽取新的训练样本。在该bot参与对话的过程中，它还会评估用户的满意度。

chansonzhang·2023-06-18 13:56

极大似然估计 EM算法 Kmeans收敛性

极大似然估计估计类条件概率的一种常用策略是先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。

ID3·2023-06-18 09:23

关于libSVM的一些总结

training_label_vector,training_instance_matrix[,'libsvm_options']);这个函数有三个参数，其中-training_label_vector:训练样本的类标

sherry_gp·2023-06-18 04:44

深度学习-浅层神经网络

输入层和输出层，对应着训练样本的输入和输出。隐藏层是抽象的非线性的中间层，这也是其被命名为隐藏层的原因。正向传播通过输入层输入的值计算出隐含层和输出层的输出的过程，其中隐

yxy ^ _ ^·2023-06-17 21:50

6.4 构建并评价回归模型

学习是通过训练样本数据来拟合回归方程；预测则是利用

清木!·2023-06-17 12:37

强化学习DDPG：Deep Deterministic Policy Gradient解读

PG算法一般是采用on-policy方法，其将整体强化学习过程分为多个epoch，在每个epoch完成一次policy模型和value模型更新，同时在每轮epoch都需要根据决策模型重新采样得到该轮的训练样本

tostq·2023-06-17 07:24

TALL论文笔记

TALL论文笔记0.论文来源1摘要2引言3模型结构3.1视觉编码器3.2句子编码器3.3模态融合3.4时间定位回归网络4训练4.1损失函数4.2采集训练样本5评估5.1数据集5.2评价指标5.3实验结果

7个七·2023-06-16 23:28

深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点

机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本，尝试学习的映射关系，使得给定一个，即便这个不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实的输出。

wuming先生·2023-06-15 12:14

机器学习实验复习题

白术_竹苓·2023-06-15 04:36

深度学习笔记之循环神经网络(十)基于循环神经网络模型的简单示例

深度学习笔记之循环神经网络——基于循环神经网络模型的简单示例引言文本表征：One-hot\text{One-hot}One-hot向量简单示例:文本序列的预测任务数据预处理过程生成文本数据遍历数据集，构建字典抓取数据，创建训练样本

静静的喝酒·2023-06-14 15:28

过拟合与欠拟合

过拟合过拟合是指所建的机器学习模型或者深度学习模型在训练样本中表现的过于优越，导致在验证数据集以及测试集中表现不佳。

头大的一批·2023-06-14 15:54

用于OOD预测的稳定学习

通过训练样本的学习来消除特征之间的依赖关系，从而解决OOD问题，这有助于深度模型摆脱虚假的相关性，进而更多地关注判别特征和标签之间的真实联系。来自：Deepstablelearningfo

tzc_fly·2023-06-13 19:33

(转载)有导师学习神经网络的回归拟合(matlab实现)

在有导师学习中，需要为学习规则提供一系列正确的网络输入/输出对(即训练样本),当网络输入时，将网络输出与相对应的期望值进行比较，然后应用学习规则调整权值和阈值，使网络的输出接近于期望值。

配电网和matlab·2023-06-13 02:17

机器学习 | 集成算法 | Bagging | Boosting | 概念向

原因可能有三：训练样本可能无法选择出最好的单个学习器，由于没法选择出最好的学习器，所以干脆结合起来一起用；假设能找到最好的学习器，但由于算法运算的限制无法找到最优解，只能找到次优解，采用集成学习可以弥补算法的不足

啦啦右一·2023-06-12 16:44

生成模型(四)：扩散模型02【第一单元：扩散模型简介】

扩散模型是「生成模型」算法家族的新成员通过学习给定的训练样本，生成模型可以学会如何生成数据，比如生成图片或者声音。一个好的生成模型能生成一组样式不同的输出。

u013250861·2023-06-12 10:46

机器学习期末复习线性模型

回归任务分类的核心就是求出一条直线w的参数，使得直线上方和直线下方分别属于两类不同的样本回归就是用来拟合尽可能多的点的分布的方法，我们可以通过拟合的直线知道一个新样本的相关数值有监督的学习：通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型

JYHZZ·2023-06-12 05:19

二、多变量线性回归

一些符号：m：训练集数量n：特征数目（输入维度）：训练样本中的第i个向量：训练样本中的第i个向量中的第j个元素模型参数损失函数：梯度下降：其中假设函数：若规定X注意：一个特征未必就对应一个x。

asdfgjsrgdf·2023-06-12 00:27

yoyooyooo·2023-06-11 19:03

第九章聚类

聚类任务训练样本的标记信息未知，目标是对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，即是无监督学习，训练数据无标记，目的是为了分类。

尘濯·2023-06-11 17:15

关于深度学习方面的一些概念

假定有一个计算机视觉方面的任务，目标是区分汽车和摩托车图像；也即训练样本里面要么是汽

江_小_白·2023-06-11 13:08

统计软件与数据分析Lesson17----利用pytorch构建LSTM预测股票收益率详细教程

利用pytorch构建LSTM预测股票收益率详细教程1.整体实现思路2.代码编写2.1step1:导入所需的库2.2step2:读取数据、构建训练样本2.3step3:定义部分辅助函数2.4step4:

shlay·2023-06-11 10:07

一种使用快速、简单有效的文本分类方法

问题及需求使用CNN，LSTM，Attentionbasedmodel建立一个文本分类深度模型固然很好很强大，但是实际情况是，数据集和模型同等重要，到哪里去搞质量好的打标签的训练样本在短时间内是一个问题

ad110fe9ec46·2023-06-10 20:07

9. 支持向量机（SVM）

因此对于总的代价函数，我们通常对所有的训练样本从第1项到第m项进行求和。图中的这一表达式就代表每个单独的训练样本对逻辑回归的总体目标函数所作的贡献。

秃头少女Emily·2023-06-10 09:32

深度学习（提高泛化能力）+深度学习未来

文章目录泛化能力数据集数据增强预处理均值减法均一化白化（whitening）激活函数maxoutReLUDropoutDropConnect深度学习的应用物体识别物体检测分割回归问题人脸识别网络可视化泛化能力训练样本必不可少预处理的数据更容易训练改进激活函数和训练方法有助于提高神经网络的泛化能力数据集两个包含大规模的数据集

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:51

决策树选取特征之信息熵

首先从训练样本矩阵中选择一个特征进行子表划分，使每个子表中该特征值的值全部相同，然后再在每个子表中选择下一个特征按照同样的规则继续划分更小的子表，不断重复直到所有特征值全部相同。

二月w·2023-06-09 17:00

【机器学习】线性回归模型详解

比如说我需要根据数据预测某个面积的房子可以卖多少钱接下来我们会用到以下符号：m:训练样本数量x:输入值，又称为属性值y:输出值，是我们需要的结果我们会用(x,y)(x,y)(x,y)表示一整个训练样本，

NormalConfidence_Man·2023-06-09 16:33

机器学习 | 分类问题

k值得选取经验做法是一般低于训练样本得平方根。当然，k值得选取也不是越大越好，根据某些实验得结果表明，k值得增加反而会导致准确率的下降。这里我们选择k=5进行分析：#导入库fromsklear

天下弈星~·2023-06-08 19:53

CV学习第五课——SVM、决策树、KNN以及K-Means等其他机器学习工具

支持向量机入门及数学原理]https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/945989431.1简介SVM名字由来：在支持向量机中，距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量

Flyinglief·2023-04-21 19:13

Epoch, Batch, Iteration 区别

CSDN@weixin_43975035多数人因看见而相信，但少数人因相信而看见Epoch:所有训练样本训练一次过程（所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）Batch:将整个训练样本分成若干个

龙箬·2023-04-21 19:57

【论文精读】Emergent Abilities of Large Language Models

样本效率（Sampleefficiency）是指学习算法在使用尽可能少的训练样本的情况下，在某个

拟禾·2023-04-20 19:12

美团外卖特征平台的建设与实践

本文从特征框架演进、特征生产、特征获取计算以及训练样本生成四个方面介绍了美团外卖特征平台在建设与实践中的思考和优化思路。

公众号:肉眼品世界·2023-04-20 09:57

集成方法-Boosting

提升(Boosting)是一个迭代的过程，用来自适应地改变训练样本的分布，使得基分类聚焦在那些很难分的样本上，与Bagging不同的是，Boosting给每个训练样本赋一个权值，而且可以在每一轮提升过程结束时自动调整权值

Amica·2023-04-20 07:15

Contrastive Representation Learning 对比表征学习（二）关键成分

原文翻译自这里关键成分大量数据增强给定一训练样本，在计算其相关损失之前通常需要数据增强技术为该样本添加噪声。适度的数据增强设定对于学习一个优秀的，泛化性好的嵌入特征是至关重要的。

阿达西家·2023-04-20 04:49

GEE：基于支持向量机（SVM）进行土地利用分类

1、前言本文利用SVM对于山西的土地覆盖情况进行监督分类，主要步骤包括影像选取、选取训练样本、训练模型、影像分类、精度验证。整个区域分为了六类：水域、森林、农田、草地、未利用地、建筑用地以及矿区。

日益崛起的小羊·2023-04-20 02:59

湖魂·2023-04-19 03:56

DLRover: 云上自动扩缩容 DeepRec 分布式训练作业

本文3988字阅读10分钟01背景如今，深度学习已广泛应用在搜索、广告、推荐等业务中，这类业务场景普遍有两个特点：1）训练样本量大，需要分布式训练提升训练速度；2）模型稀疏，即模型结构中离散特征计算逻辑占比较高

·2023-04-18 22:43

【一起啃书】《机器学习》第四章决策树

第四章决策树4.1基本流程决策树是一类常见的机器学习方法，是基于树结构来进行决策的，通过对训练样本的分析来确定划分属性，来模拟人类决策过程。

小天才才·2023-04-18 17:43

机器学习-第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习(KNN)"急切学习"：在训练阶段对训练样本进行学习处理的方法。"懒惰学习"：在训练阶段仅仅是把训练样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理，没有显式的训练过程。

D系鼎溜·2023-04-18 04:22

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