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L2正则化
机器学习:Softmax回归(Python)
logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归,采用梯度下降算法+
正则化
捕捉一只Diu
·
2024-02-04 04:27
机器学习
回归
python
笔记
leetcode-top100链表专题二
21.合并两个有序链表题目链接21.合并两个有序链表-力扣(LeetCode)解题代码classSolution:defmergeTwoLists(self,l1:ListNode,
l2
:ListNode
杜阿福
·
2024-02-03 18:51
leetcode
链表
算法
[leetcode] 21. 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
会飞的大鱼人
·
2024-02-03 18:45
leetcode
链表
算法
数据结构
L1归一化和
L2
归一化范数的详解和区别
从公式上来说:L1的公式:绝对值相加
L2
的公式:欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比:在
正则化
中二者的区别:同时注意由于L1是绝对值之和,因此同一个问题得出的解可能有多个:
code_Rocker
·
2024-02-03 17:34
algorithm
&&
data
process
机器学习
L1
L2
回归问题总结(梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、
正则化
)
原文地址:http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近,应妹子要求,对回归问题进行了总结。网上相关资料很多,主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记,但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创,主要是将我认为比较好的博客做了汇总,按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献,
菜鸟的翅膀
·
2024-02-03 17:32
机器学习与数据挖掘
数据挖掘
源码
ZKFair Pass (FEB) NFT 上线 10 分钟售罄,市场反响激烈
背靠庞大的
L2
用户基础,为ZKFair构筑了坚固的生态护城河,10分钟即售罄,进一步显示出整个加密
区块链小八歌
·
2024-02-03 11:15
区块链
L2
50
#口语粉碎机#L2Day50【打卡序列01】1.练习内容与时长60分钟新概念课文3跟读,详解,录音。2.练习感受Mycoat~andmy~umbrella,please./maɪ’kəutəndmaɪʌm’breləpli:z/coat,umbrella,please核心词,重读Here~ismyticket./’hiə(r)ismaɪ’tɪkɪt/here,ticket,核心词,重读Thank~
安墨一生Ivy
·
2024-02-03 11:03
机器学习原理
神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔
正则化
去掉噪声,提升鲁棒性决策树信息增益,熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg
·
2024-02-03 07:51
机器学习算法
成长50:2021.6 写作 搬家
一、培训1.约BLG做课程复盘,有lessonslearned2.Blair老师的群里分享PPT3.ZB课程交了一点,不合格,被打回来4.梦讲确定
L2
班级,8月份L1还没有。
马力用文字丈量时间
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2024-02-03 07:44
sklearn.preprocessing 标准化、归一化、
正则化
文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法
正则化
Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差
Cachel wood
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2024-02-03 07:35
python机器学习和数据挖掘
sklearn
人工智能
python
机器学习
数据库
pandas
2. 两数相加
示例1:image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:l
crazyfox
·
2024-02-03 05:02
js链表——力扣刷题
null:next)*}*//***@param{ListNode}l1*@param{ListNode}
l2
*@return{ListNode}*/
yue200403
·
2024-02-02 23:18
算法刷题
链表
javascript
leetcode
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
LeetCode
leetcode
算法
职场和发展
计算机体系结构——内存缓存
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
计算机体系结构
缓存
【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
【非托管
L2
交换机】VSC7421XJG-02、VSC7421XJG-04、VSC7420XJG-02、VSC7420XJG-04 千兆位以太网(GE)交换机、672HSBGA
一、VSC7421带有12个CuPHY的17端口非托管
L2
交换机VSC7421是一款完全集成的17端口千兆以太网(GE)交换机,在单个封装中具有12个铜线PHY。
Summer-明佳达电子
·
2024-02-02 13:54
明佳达优势
服务器
linux
网络
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
算法
笔记
javascript
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
套材下料决策变量matlab
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
课程
学习
学习总结——1.30
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>
l2
酷比三叔
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2024-02-01 23:23
学习
算法
L2
36
#口语粉碎机#L2Day36【打卡序列01】1.练习内容及时长60分钟气息运用和控制摆拍爆破句子练习2.练习感受摆拍爆破用于两个爆破音相邻时,前面一个爆破音有嘴型,气流被阻碍不出声,然后流畅的过渡到第二个爆破音,总的来说爆破不难,而是做到在语流中流畅的进行并不影响元音的发音,才是难点。所以,每次只抓一个重点,才能层层突破。/ɔi/嘴唇从聚拢向左右拉伸,过渡时从大元音过渡到i,我的问题是读单个单词的
安墨一生Ivy
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2024-02-01 21:27
2019-08-15
啵哩L1pro、
L2
新品和竞品打印效果横向对比分析分析目的:新品即将上线,为了促进销量,上线前需要对比我们的产品和市面上销售较好的产品的打印效果,找到打印效果可优化的空间。
A牧马人谯
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2024-02-01 17:18
72. 编辑距离(多维动态规划)
dp[l1][
l2
]即为答案。
cccc楚染rrrr
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2024-02-01 14:38
LeetCode
动态规划
算法
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
python
python
自然语言处理
机器学习
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
区块链
区块链
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
postgresql 基本操作和主从复制集群
psql基本操作登录psql-Upostgres-W1、列举数据库:\
l2
、选择数据库:\c数据库名3、查看该某个库中的所有表:\dt4、切换数据库:\cinterface5、查看某个库中的某个表结构:
shark_西瓜甜
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2024-02-01 00:22
postgresql
数据库
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
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2024-01-31 07:56
机器学习
python
人工智能
笔记
逻辑回归
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
){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,
l2
华子Code1024
·
2024-01-31 05:55
链表
数据结构
面试
算法
javascript
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
leetcode
算法
链表
数据结构
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
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2024-01-30 18:41
leetcode
算法
《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
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2024-01-30 14:24
机器学习笔记
学习方法
笔记
python
机器学习
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
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2024-01-30 07:56
机器学习
python
笔记
线性回归
Leetcode Hot100
l1:
l2
;if(flag==1)head.next=newListNode(1
徐明曉
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2024-01-29 21:51
LeetCode
leetcode
算法
java
【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
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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
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2024-01-29 16:57
人工智能
图像处理
深度学习
【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
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2024-01-29 16:36
WEL测试
人工智能
机器学习
人工智能
欠拟合
过拟合
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
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2024-01-29 09:00
网络
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
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2024-01-29 09:30
网络
原来你不是不行,只是妈妈不知道 |
L2
《妈妈,我不行》
来北京以后,多多一直在我们的极度保护下生活,因为她的身体容不得半点损伤,因为我们害怕她的身体有半点损伤。她真的过着衣来伸手饭来张口的生活,睡觉起床后不会自己穿衣服,不会自己脱裤子尿尿,不会用剪刀……想要让她尝试任何新技能,只要第一次解锁失败,她立马就会表示『我不行,我还是小宝宝呢,你帮我吧』。十有八九,我们会为她代劳。为了打发时间,我要求多多做一些家务,目测都是她能力范围内的,比如:拎1.5升的农
c0996d1a7c50
·
2024-01-29 09:33
【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
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2024-01-29 08:57
机器学习
机器学习
人工智能
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
时序预测
DBO-GRU
蜣螂算法优化门控循环单元
多变量时间序列预测
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
时序预测
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
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
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2024-01-28 23:23
机器学习
机器学习
人工智能
逻辑回归
詹姆斯·韦伯望远镜成功探测到第一个光子
詹姆斯·韦伯空间望远镜到达其最终目的地
L2
点后,有条不紊地为半年后的观测活动做准备第一缕曙光对韦伯望远镜意味着什么?
NASA航天爱好者
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2024-01-28 17:47
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
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2024-01-28 14:35
合并两个有序链表
LinkNode(intx):value(x),next(NULL){};//节点的构造函数};//遍历合并LinkNode*mergeByIterator(LinkNode*l1,LinkNode*
l2
Purson
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2024-01-28 08:18
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