L1正则化

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

MATLAB环境下一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩

语音增强是语音信号处理领域中的一个重大分支，这一分支已经得到国内外学者的广泛研究。当今时代，随着近六十年来的不断发展，己经产生了许多有效的语音增强算法。根据语音增强过程中是否利用语音和噪声的先验信息，语音增强算法一般被归类为两类，一类是无先验信息的语音增强算法，另外一类则是具有先验信息的语音增强算法。在第一类无先验信息语音增强算法中，比较常用的语音增强算法有谱减算法、基于统计模型的算法、基于信号子
哥廷根数学学派·2024-01-26 08:26

C语言每日一题（47）两数相加II

示例1：输入：l1=[7,2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,8,0,7]示例2：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[8,0,7]示例3：输入：l1=[0],l2
对编程一片赤诚的小吴·2024-01-26 06:50

【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的？

当我初次看见“正则化”三个字的时候，我简直头疼。在我的理解里“正则”还是Python中用在字符串处理的re正则库呢！怎么加一个“化”字就看不懂了！听我给你慢慢道来。一、正则化中的“正则”是个啥玩意儿？
小oo呆·2024-01-26 06:08

第一张黑洞照片全靠VLBI，这个Github项目教你用Python实现

【新智元导读】哈佛学生写的Python模块，用于模拟和操作VLBI数据并使用正则化最大似然法生成图像，模拟黑洞成像的算法。进入Github飙升榜TOP3，超过1000星。
诸葛青云999·2024-01-26 04:19

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

title:CS229Week3罗杰斯特回归&正则化date:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning
gb_QA_log·2024-01-26 03:22

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

蜣螂算法优化双向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-BiLSTM多变量时间序列预测，蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络；蜣螂算法优化优化BiLSTM的学习率，隐藏层节点，正则化
机器学习之心·2024-01-26 02:48

文本相似度计算（一）：距离方法

文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离（L2范数)、曼哈顿距离（L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数
Jarkata·2024-01-26 00:04

21. 合并两个有序链表

ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1,ListNode*l2){ListNodetmp(0);ListNode*p=&tmp;while(l1&&l2){if(l1->valval
雪上霜·2024-01-25 20:05

C++区间覆盖(贪心算法)

假设有n个区间，分别是：[l1,r1],[l2,r2],[l3,r3].....[ln,rn]从这n个区间中选出某些区间，要求这些区间满足两两不相交，最多能选出多少个区间呢？
萌奈加油努力·2024-01-25 11:23

PCIE 之LTSSM状态机解析

、LTSSM的顶层状态LTSSM包含11个顶层状态：Detect、Polling、Configuration、Recovery、L0、L0s、L1、L2、HotR
攻城狮Adam·2024-01-25 08:00

[pytorch入门] 6. 神经网络

ConvolutionLayers：卷积层Poolinglayers：池化层Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity)：非线性激活NormalizationLayers：正则化层
晴空对晚照·2024-01-25 07:26

图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解

版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习
牙牙要健康·2024-01-25 07:05

工地日记（三九六）

人二、1-2-7段L2层钢筋绑扎2人，木工支模23人三、七号塔吊下L2层打磨修补2人四、七号塔吊西侧楼梯钢筋绑扎3人五、1-2-1段L3层板木工3人六、1-2-1段L3层钢筋绑扎25人七、1-2-3段L1
另一号·2024-01-24 18:16

Bella 的Scaler Talk第四轮新概念朗读持续力训练Day4，20181012

1.练习材料：新概念第二册lesson52.任务配置：L0+L1+L2+L3+L4001任务L0朗读002任务L1音标ˈmɪstər.ʤeɪmzskɑthəzəgəˈrɑʒɪnSilburyəndnaʊhihəzʤəstbɑtəˈnʌðərgəˈrɑʒɪnPinhurst.PinhurstəzˈoʊnlifaɪvmaɪlzfrəmSilbury
幸福花开四叶草·2024-01-24 16:23

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

1.2集成学习的优势1.3集成学习的分类2.XGBoost与其他集成学习算法的关系2.1XGBoost的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用
theskylife·2024-01-24 11:34

逻辑回归(Logistic Regression)和正则化

1.分类问题案例：在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。二元分类问题：将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变
清☆茶·2024-01-24 10:08

踩坑记录[4]——LeetCode 21题：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]提示：两个链表的节点数目范围是
shenfenxihuan·2024-01-24 04:23

NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

姓名:刘畅学号：15020199045转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49079813【嵌牛导读】：谷歌大脑团队在arXiv上发布论文，提出了一种卷积网络正则化方法DropBlock
薰风初入弦Isono_5c51·2024-01-24 01:48

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

什么叫范数？

在机器学习和优化问题中，范数经常用于正则化、距离度量和优化目标的定义。
CA&AI-drugdesign·2024-01-23 17:52

Python中 is 和 == 的区别

l1=[1,2,3,4]l2=[1,2,3,4]print(l1==l2)print(l1isl2)TrueFalse以上的代码，==打印的True，而is打印的False。
什么23·2024-01-23 17:42

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优
AI小白龙*·2024-01-23 04:48

正则化(Regularization)

在这节内容中，我将为你解释什么是过度拟合问题，并且讲述一种称为正则化(regularization)的技术，它可以减少过度拟合问题。如果我们有非常多的特征，我们通过学
时间邮递员·2024-01-22 21:32

正则化逻辑回归实战

一、题目在正则化逻辑回归的练习中，我们将利用正则化的逻辑回归来预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证（QA）。在质量保证期间，每个微芯片都要经过各种测试，以确保其能够正常工作。
时间邮递员·2024-01-22 21:32

WPT无线电能传输公式推导、编程计算、仿真验证全过程

先给定参数：(1)电感:L1=1e-05H,L2=1e-05H(2)互感:M=6e-06H(3)电阻:R1=0.8Ω,R2=0.8Ω(4)输入电源:电压,频率,内阻:U1=500v,f=85000Hz,
电子hhh·2024-01-22 20:15

合并两个有序数组（三指针法）

这道题使用三指针法，实际上是创建三个变量模拟下标的走势：一般常规想法是先合并再排序，三指针则是边合并边排序；l1是nums1的有效数据的最后一位的下标，即m-1；l2是num2的有效数据的最后一位的下标
cookies_s_s·2024-01-22 11:43

MATLAB中实现机械臂逆运动学求解的方法之一是使用阻尼最小二乘法

以下是一个简单的MATLAB代码示例，演示了机械臂逆运动学的阻尼最小二乘法求解：%机械臂参数L1=1;%机械臂长度L2=1;%目标位置x_desired=1;y_desired=1;%初始猜测theta
Xingmeng@·2024-01-22 09:06

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。
you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

Lan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 29 20181105

练习材料：任务配置：L0+L1+L4知识笔记：2.音标（L1)复习后元音：[ɑː][ɔː][ɒ][uː][ʊ]课中的单词：[ɑː]carpark[ɔː]boughtsmallcalledPorterwater
孙岚_9ff8·2024-01-22 03:36

李沐深度学习-权重衰退文档

应对过拟合问题方法：权重衰减(weightdecay)1.方法：权重衰减等价于L2范数正则化（regularization）。
大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:22

Improving Deep Neural Network学习笔记

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、
佳雨初林·2024-01-21 17:42

Pytest 测试框架与Allure 测试报告——Allure2测试报告-L1

目录：allure2安装Allure2介绍Allure2报告展示Allure2报告展示-首页概览Allure2报告展示-用例详情页Allure2安装Allure2下载与安装Allure环境验证插件安装-Python插件安装-Java验证插件安装-Javaallure2运行方式生成测试报告流程使用Allure2运行方式-Python使用Allure2运行方式-Java问题代码示例：1.allure2
阿瞒有我良计15·2024-01-21 14:51

力扣合并链表-Go实现

新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的1->2->41->3->41->1->2->3->4->4输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1
IT民工锦里·2024-01-21 12:15

第八章 正则化

本章含盖8.1过拟合问题8.2代价函数8.3线性回归的正则化8.4Logistic回归的正则化8.1过拟合问题在将线性回归和logistic回归应用到某些机器学习应用中时，会出现过度拟合问题，导致它们表现欠佳
tomas家的小拨浪鼓·2024-01-21 10:15

合并两个有序链表 2022-02-23 周三

输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]思路链表的问题用while循环比较好，比较直观。用递归也是可以啊，不过感觉更难理解。大神的演示准备1：判空。
勇往直前888·2024-01-21 05:24

李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念

softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现目录系列文章一、模型选择、欠拟合和过拟合（一）训练误差和泛化误差（二）模型选择：验证集（三）欠拟合与过拟合二、过拟合的解决（一）权重衰减：正则化
丁希希哇·2024-01-21 04:16

【课程归纳分享】 - 破除思维误区，树立正确的数据分析观

并非单纯工具，而是解决问题的思维方式数据分析的门槛专业诉求和普通诉求的门槛有区别|image.png【原文I】第1小节：破除思维误区，树立正确的数据观你好，欢迎来到圈外同学数据学院L1学习计划，我是圈外同学
Atia十点睡姑娘·2024-01-20 08:56

21. 合并两个有序链表（Java）

输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]代码实现：结点类：publicclassListNode{intval;ListNodenext;ListNode(){}
JungleiRim·2024-01-20 07:22

Pytorch学习 第4周：综合应用和实战项目 Day 25-27: 模型调优和优化

关键点包括正则化、dropout和批标准化等技术的应用。正则化(Normalization):在Pytorch中，可以通过在优化器中添加权重衰减来实现L2正则化。
M.D·2024-01-20 06:57

圣诞树C语言代码（完整）

include#include#include#definePI3.14159265359#defineL116*4+1//4代表4个字#defineL216*3+1//3代表3个字charlove[17][L1
算法游民·2024-01-20 02:15

链表存数相加算法(leetcode第2题)

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：l1=[
蹲家宅宅·2024-01-19 22:15

过拟合欠拟合及其解决方案

可以使用验证数据集来进行模型选择欠拟合指模型无法得到较低的训练误差，过拟合指模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差应选择复杂度合适的模型并避免使用过少的训练样本权重衰减正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小
Yif18·2024-01-19 15:56

trucksim与simulink联合仿真基于pid控制算法实现车道保持

vd_source=a1425ad8eaf3586e891a6d0040eb89cc二、trucksim界面操作截图三、simulink模型截图采用的P；I和D目前都没用上四、原理从trucksim输出的是L1
weixin_43796045·2024-01-19 13:35

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

正则化8.1过拟合如图，对于之前的房价问题进行了不同的拟合。第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型使用更高阶的多项式进
木舟笔记·2024-01-19 12:14

【白话机器学习的数学】读书笔记(4)评估(评估已建立的模型)

评估(评估已建立的模型)目录四、评估(评估已建立的模型)1.评估什么2.交叉验证1回归问题的验证2分类问题的验证3精确率和召回率1.精确率Precision2.召回率Recall4F值5K折交叉验证3.正则化
JunLal·2024-01-19 10:06

算法面试题：合并两个有序链表

例如：#链表1:1->2->4#链表2:1->3->4合并后的链表应该是：1->1->2->3->4->4要求：实现一个函数merge_two_lists(l1,l2)，其中l1和l2分别为两个有序链表的头结点
金木讲编程·2024-01-19 09:27

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。
Better Bench·2024-01-19 07:23

【漫薇圆梦计划】11组'86号'慕宛初《L1:追梦人的人生是会闪闪发亮的》

【旧知】人活一世，总要给世界留点什么。“燕雀安知鸿鹄之志哉”，有梦想，有目标，走在追梦路上不停歇的人，才算不白来世界这一遭。既然有了目标，我们就要去实现它。把目标拆解成可执行的小行动可以帮助我们实现梦想。然而，宛初作为一个“贪财好色，一身正气”的俗人，即便知道梦想的重要性，梦想实现的具体执行方法，依然碌碌无为的过完了前半生。【新知】1.“贪财好色”是大多数人都拥有的秉性，同样可以写当我们的梦想清单
慕宛初成长记·2024-01-19 06:48

自动驾驶概述

自动驾驶技术主要解决的问题无人驾驶分级L1：巡航定速（ACC），巡航装置可以纵向控制车辆，可以加速减速L2：车道保持辅助，系统可以纵向控制也可以横向控制汽车，但车是辅助，人才是主导。
荒野饮冰室·2024-01-18 17:00
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