L1正则化

js链表——力扣刷题

null:next)*}*//***@param{ListNode}l1*@param{ListNode}l2*@return{ListNode}*/
yue200403·2024-02-02 23:18

LeetCode：2. 两数相加（链表 Java）

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2
Cosmoshhhyyy·2024-02-02 16:55

计算机体系结构——内存缓存

其中处在CPU内部的叫L1缓存，也叫芯片内缓存。随着性能需求的发展，开发出了芯片外缓存L2缓存，通过缓存总线和CPU中的总线接口相连，甚至还有L3缓存，附加在内存总线上。
爱寂寞的时光·2024-02-02 13:38

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

32.jpg1.参数VS超参数1.1什么是超参数（Hyperparameters）？比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）都需要你来设置，这些数字实际上控制了最后的参数W和b的值，所以它们被称作超参数。实际上深度学习有很多不同的超参数，
Sunflow007·2024-02-02 13:58

动态算法（基础八）笔记回顾

1、合并两个有序链表示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0
Penguin Zero·2024-02-02 10:34

套材下料决策变量matlab,线材下料问题——目标函数的一个注记

该问题的一般提法:要做n套产品,需要用规格不同的m种线材,各种规格的长度分别为:l1,l2…lm,每一套产品需用不同规格的原料分别为:m1,m2…mm根,己知原材料的长度为l,问应如何下料,使所用的原材料最省
weixin_39609822·2024-02-02 08:35

统计学习 复习（知识点+习题）

StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘2.Regularization线性回归（二维情况）求解有约束优化问题正则化最小加权二乘不确定答案形式
玛卡巴卡_qin·2024-02-02 01:37

学习总结——1.30

定义一个深度优先搜索的函数，用于在字符串a中查找字符串bvoiddfs(char*a,char*b,intl1,intl2,intl3,intl4){//如果字符串b的长度大于字符串a的长度，则直接返回，因为无法匹配if(l1
酷比三叔·2024-02-01 23:23

多核CPU 缓存一致性（总线嗅探、MESI协议）

其中，在多核心的CPU里，每个核心都有各自的L1/L2Cache，而L3Cache是所有核心共享使用的。
学徒630·2024-02-01 22:44

72. 编辑距离（多维动态规划）

dp[l1][l2]即为答案。
cccc楚染rrrr·2024-02-01 14:38

如何在Injective Hub上质押INJ并赚取收益

Injective使用CosmosSDK构建，并利用基于Tendermint的权益证明（PoS）共识机制，网络TPS高达25,000+，速度远超其他知名的L1底层公链。
问界前讯·2024-02-01 14:03

Python文本预处理：步骤、使用工具及示例

当拿到一个文本后，首先从文本正则化（textnormalization）处理开始。
Python 学习者·2024-02-01 13:46

Optimism的挑战期

2.OP与L1数据交互L1（以太坊）上的合约，可通过“bridging”，与L2（OP主网）上合约，进行交互。同一网络内的Solidity合约调用，类似为：contractMyContr
mutourend·2024-02-01 12:32

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化
YANWeichuan·2024-02-01 03:40

吴恩达 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：利用验证集（又称为简单交叉验证集，hold-outcrossvalidationset）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（testset）：最后利用测试集对模型进行测试，获取模型运行的无偏估计
西部小笼包·2024-01-31 23:33

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化
捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

面向ChatGPT学AI?

深度学习中正则化的作用是什么？现在图像生成领域可以
fVector·2024-01-31 06:54

前端面试题：合并有序链表

val){this.value=val;this.next=null;}实现两个有序链表的合并方法1：通过递归的方式实现，通过比对节点的大小，进行节点的插入，具体实现如下：functionmerge(l1
华子Code1024·2024-01-31 05:55

欠拟合和过拟合

本文介绍了欠拟合和过拟合的定义、产生原因以及正则化、正则化的分类；关键字：欠拟合过拟合正则化欠拟合和过拟合的定义欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象
谛君_是心动啊·2024-01-30 22:02

算法-合并两个有序链表

题目描述合并两个有序链表示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：
micro_cloud_fly·2024-01-30 18:11

算法-两数相加

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l
micro_cloud_fly·2024-01-30 18:41

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第1章 统计学习方法概论

统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合与模型选择1.5正则化与交叉验证
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化
捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

Leetcode Hot100

classSolution{publicint[]twoSum(int[]nums,inttarget){HashMapmap=newHashMap=10)flag=1;}//head.next=l1!
徐明曉·2024-01-29 21:51

MS7256C：L1 频段卫星导航射频前端低噪声放大器芯片

1、描述MS7256C是一款具有高增益、低噪声系数的低噪声放大器（LNA）芯片，支持L1频段多模式全球卫星定位，可以应用于GPS、北斗二代、伽利略、Glonass等GNSS导航接收机中。
Yyq13020869682·2024-01-29 20:06

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反，
是我真的是我·2024-01-29 19:59

用于遮挡人脸识别的局部感知通道丢弃

具体来说，我们首先采用空间正则化来鼓励每个特征通道响应局部和不同的面部区域。然后，局部感知通道丢失（LCD）：通过丢失一些特征通道来模拟遮挡，以丢弃受相同面部遮挡影响的一组激活。所提出的LCD可以鼓励
禄亿萋·2024-01-29 16:57

【机器学习】欠拟合与过拟合

（3）减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合，但是模型出现了欠拟合，则需要减少正则化
WEL测试·2024-01-29 16:36

Optimism的Fault proof

1.引言faultproof（错误证明），又名欺诈证明，或，交互游戏，其包含3大要素：1）FaultProofProgram（客户端角色）：已知对所有rollupinputs（L1数据）的承诺值，和，dispute
mutourend·2024-01-29 13:12

三层交换实验

实验要求拓扑自己搭建的拓扑配置ipR1R2L1L2聚合链路L1L2修改串口L1L2生成树L1L2L5（L3、L4同）L3L4L1L2配置VRRPL1（L2和L1同）连接外网
SuperBigToilet·2024-01-29 09:00

HCIP交换

实验拓扑将每个PC的IP等全部配完PC1PC2PC3配置VLANL1L2L3检测vlan然后在L1上L2上最后：
SuperBigToilet·2024-01-29 09:30

【机器学习】损失函数

L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。
惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

【机器学习】正则化

正则化是防止模型过拟合的方法，它通过对模型的权重进行约束来控制模型的复杂度。正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化了数据的噪声，一般不正则化b。
惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

多维时序 | Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测

蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测；蜣螂算法优化GRU的学习率，隐藏层节点，正则化系数
机器学习之心·2024-01-29 05:34

多维时序 | Matlab实现DBO-LSTM蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DBO-LSTM多变量时间序列预测，蜣螂算法优化长短期记忆神经网络；蜣螂算法优化LSTM的学习率，隐藏层节点，正则化系数
机器学习之心·2024-01-29 05:31

应用机器学习的建议

实际上你可以考虑先采用下面的几种方法：获得更多的训练实例尝试减少特征的数量尝试获得更多的特征尝试增加多项式特征尝试减少正则化程度尝试增加正则化程度我们不应该随机选择上面的某种方法来改进我们的算法，而是运用一些机器学习诊断法来帮
时间邮递员·2024-01-28 23:23

《重启之极海听雷》操纵吴邪到十一仓探秘的人是谁？他的目的是？

她在十一仓里给吴邪提供了许多帮助，吴邪能从L1级别的新人快速提升级别，其中绝对有一份白昊天的功劳。王胖子帮吴邪破解了王俊义的
懿轮明月·2024-01-28 19:37

刷题LeetCode：2.两数相加

题目分析输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6
程序媛遇上处女座·2024-01-28 14:35

合并两个有序链表

LinkNode*next;LinkNode(intx):value(x),next(NULL){};//节点的构造函数};//遍历合并LinkNode*mergeByIterator(LinkNode*l1
Purson·2024-01-28 08:18

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.7

首先，我们将重点放在带权重衰减（L2L_2L2正则化）的单隐藏层多层感知机上。4.7.1ForwardPropagation前向传播（forwardpropagation或forwa
南七澄江·2024-01-28 08:00

秋招机器学习面试题问题总结

4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？5、GBDT的损失函数是什么？6、SVM的损失函数是什么？如何推导SVM？为什么引入核函数，以及为什么叫核函数？
上岸的程序员·2024-01-28 07:14

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

超参数调整，正则化诊断偏差和方差，高级优化算法，如Mo
双木的木·2024-01-27 20:03

深度学习(6)--Keras项目详解

绘制结果曲线并将结果保存到本地三.完整代码四.首次运行结果五.学习率对结果的影响六.Dropout操作对结果的影响七.权重初始化对结果的影响7.1.RandomNormal7.2.TruncatedNormal（推荐）八.正则化对结果
GodFishhh·2024-01-27 13:06

Gaussian常见简单报错及解决方法

定位至相应段落）：·SevereErrorMessage#2070(Windows)·segmentationviolation/segmentationfault(Linux)·“量子化学问题”报错：·L1
[email protected]·2024-01-27 11:44

探析零知识证明高能发展路径：走向更安全、私密且可扩展的 Web3 新时代

understanding-the-zero-knowledge-landscape作者：JonathanKing｜CoinbaseVentures编译：TinTinLand本文核心观点2023年，零知识技术吸引了逾4亿美元的投资，主要关注以太坊L1
TinTin Land·2024-01-27 08:56

今天提前交

2018年11月12日，L1组编号8号，日精进第228天，文/胡鼎峰昨天在公众号里哀叹市场难做，结果引来了朋友们的精彩留言。
践侠客·2024-01-27 08:32

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.5

Chapter4MultilayerPerceptron4.5WeightDecay前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练
南七澄江·2024-01-27 06:03

力扣：链表的合并

解法一：递归法思路：首先判断两类特殊情况，l1或l2中有一个为空的情况，然后比较l1和l2的数值大小，若l1->datadata,则l1->next为新的头结点，进行mergeLists(l1->next
迷你猪@123·2024-01-27 00:19

LeetCode 21.合并两个有序链表(python版)

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]代码classListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val
奋斗哼哼·2024-01-26 20:54

学习笔记-李沐动手学深度学习（四）（12-13，权重衰退、L2正则化、Dropout）

总结【trick】过拟合及正则化项参数的理解实际数据都有噪音，一般有噪音后，模型实际学习到的权重w就会比理论上w的最优解（即没有噪音时）大。
kgbkqLjm·2024-01-26 17:55
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