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L2正则化
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
“modem帮”知识星球介绍
在这个账户分享协议知识已经快2年了,目前主要内容是5GL1/
L2
/L3spec知识分享。
modem协议笔记
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2024-01-21 04:51
5G
詹姆斯·韦伯望远镜在哪呢?让我们一起看看它!
总部位于罗马的虚拟望远镜项目使用其望远镜PlaneWave跟踪韦伯望远镜,通过长达五分钟的曝光终于拍摄下它的身影,这也是韦伯望远镜抵达
L2
点目的地后我们首次拍摄到它。
NASA航天爱好者
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2024-01-21 04:37
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
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
pytorch
算法
AIGC笔记--VQVAE模型搭建
例如人的高矮胖瘦等都是离散的;)VQVAE模型的三个关键模块:Encoder、Decoder和Codebook;Encoder将输入编码成特征向量,计算特征向量与Codebook中Embedding向量的相似性(
L2
晓晓纳兰容若
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2024-01-21 02:04
AIGC学习笔记
AIGC
笔记
善恶因果
昨晚圈外
L2
的班长由甲分享佛学的因果,有5个特性:因果同性,种瓜得瓜,种豆得豆;因先果后,种子的成熟是需要时间的;因果不空,种子一定会成熟的;因小果大,小种子最终会成为苍天大树;果成因消,种子长成大树以后
86a100df5f01
·
2024-01-20 09:44
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
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2024-01-20 07:22
力扣刷题
java
链表
开发语言
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
pytorch
学习
人工智能
tensorflow
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
算法
算法
链表
leetcode
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
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
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2024-01-19 10:06
白话机器学习的数学读书笔记
机器学习
人工智能
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
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2024-01-19 09:27
算法
算法
链表
数据结构
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
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2024-01-19 07:23
机器学习
深度学习
机器学习
深度学习
回归
非时间序列回归
回归任务
改进角度
baseline改进
sklearn-线性回归
2多元线性回归LinearRegression其中右下角的2表示向量的
L2
范式,也就是我们的损失函数所代表的含义。在
L2
范式上开平方,就是我们的损失函数。这个式子
CHEN的小喵
·
2024-01-18 21:55
笔记
机器学习
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
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2024-01-18 17:00
自动驾驶
自动驾驶
人工智能
机器学习
软件工程应用题汇总
绘制数据流图(L0/L1/
L2
)DFD/L0(基本系统模型)只包含源点终点和一个处理(XXX系统)DFD/L1(功能级数据流图)在L0基础上进一步划分处理(XXX系统)个人理解DFD/
L2
(在L1基础上进一步分解后的数据流图
边缘常驻民
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2024-01-18 10:45
软件工程复习自用
软件工程
期末复习
Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
减少内部协变量偏移(ICS)3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均3.2批量归一化卷积网络3.3批量归一化可实现更高的学习率奇异值分解SVD3.4批量归一化对模型进行
正则化
源代码•宸
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2024-01-18 10:22
计算机视觉论文
深度学习
BN
神经网络
人工智能
Python中的列表
l2
=[1,3.14,"hello",False,None,["A","B","C"],range(10)]print(type(
l2
))2.可变的列表与不可变的字符串列表:可变类型,列表内容可以
拉钩掉头
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2024-01-18 09:18
python
深度学习记录--
正则化
(regularization)
什么是
正则化
?
蹲家宅宅
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2024-01-18 09:49
深度学习记录
深度学习
人工智能
从Scroll怒喷社区用户事件,看
L2
龙头ZKFair的做事格局
就在整个加密社区沉浸在资产暴涨的喜悦中时,某
L2
项目却公然在社交媒体发出了不好的声音。事情的起因是,Scroll的技术在推特上怒喷其社区用户,他狭隘的认为加
QiJublockchain
·
2024-01-17 23:22
区块链
练车注意事项
今日练习内容:1.道路行驶之右侧转弯:练习场景为这一环形路线,将该路线分为L1,
L2
,L3,L4四段。
Fpbs
·
2024-01-17 17:44
从Scroll怒喷社区用户事件,看
L2
龙头ZKFair的做事格局
就在整个加密社区沉浸在资产暴涨的喜悦中时,某
L2
项目却公然在社交媒体发出了不好的声音。事情的起因是,Scroll的技术在推特上怒喷其社区用户,他狭隘的认为加
大个子音乐家
·
2024-01-17 15:02
区块链
ARTS第七周
A题目:2.两数相加structListNode*addTwoNumbers(structListNode*l1,structListNode*
l2
){structListNode*L,*p1,*p2;
quliikay
·
2024-01-17 14:19
机器学习之Ridge回归与Lasso回归
Ridge回归是一种线性回归算法,通过在损失函数中添加一个
正则化
项,以控制模型的复杂度。
正则化
项是模型参数的平方和与一个参数alpha的乘积,alpha越大,惩罚项越大,模型的复杂度越低。
亦旧sea
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2024-01-17 08:38
机器学习
回归
人工智能
第21章 从讲函数偏到了讲二次型,离大谱,又到了纯量积
这里用到的是列空间L1,
L2
。。P1,P2,L构成的是第一个空间,p是第二个空间这里用张量乘法,得到的凯莱矩阵的那种排列就被叫做张量积,这里给出一个理解就是有
挥刀杀G
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2024-01-17 06:02
微积分
算法
人工智能
机器学习
给郭麦兜的第067封家书
我在scratch群上看了看,L0课程结束,再给她报一个L1课程,L1和
L2
都很便宜。199元/12节课,嘟嘟又喜欢,所以肯定是让她学的。缴完费,班主任苗老师发来了L0毕业设计
土豆番茄青蛙
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2024-01-17 06:28
支持向量机(公式推导+举例应用)
文章目录引言间隔与支持向量机对偶问题(拉格朗日乘子法)SMO算法核函数软间隔与
正则化
软间隔
正则化
(罚函数法)模型的稀疏性结论实验分析引言在机器学习领域,支持向量机(SupportVectorMachine
Nie同学
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2024-01-17 03:12
机器学习
支持向量机
算法
机器学习
【科普】神经网络中的随机失活方法
Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题,起到
正则化
的作用。Dropout,中文是随机失活,是一个简单又机器有效的
正则化
方法,可以和L1
正则化
、
L2
正则化
和最大范数约束等方法互为补充。
pprpp
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2024-01-17 00:24
python学习笔记9(程序的描述方式、程序的组织结构、顺序结构、选择结构1)
1if1、条件写法12、如果只有一个判断的写法3、注意冒号和缩进数合建模,数据建模可视化工具,除了传统的数据分析外,算法模型部分通过python进行数据库和算法的交互,内置K近邻、多层感知器、弹性网络
正则化
等
贾庆华
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2024-01-17 00:30
学习
笔记
2万字一文带你看懂车载激光雷达技术、市场、发展前景
L2+辅助驾驶即将来临,各传感器战乱纷争目前全球汽车自动驾驶功能都处于在
L2
级,即将突破L2+(有条件的自动驾驶)。
阿宝说车
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2024-01-16 22:11
汽车
互联网加竞赛 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE(递归特征消除法)4.4
正则化
5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
Mr.D学长
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2024-01-16 21:38
python
java
从Scroll怒喷社区用户事件,看
L2
龙头ZKFair的做事格局
就在整个加密社区沉浸在资产暴涨的喜悦中时,某
L2
项目却公然在社交媒体发出了不好的声音。事情的起因是,Scroll的技术在推特上怒喷其社区用户,他狭隘的认为加
jiamiyanjie
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2024-01-16 21:35
区块链
EOCR-PFZ数码型产品与控制柜主回路的连接方式
端子型接线时,将3根主回路线分别接到L1、
L2
、L3端子即可。
上海韩施电气中国区总代
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2024-01-16 15:52
穿线方式
施耐德
韩国三和
马达保护器
电动机保护器
继电器
电机解决方案
施耐德
MATLAB Deep learning
文章目录Chapter1:MachineLearning存在的问题过拟合Overfitting解决过拟合regularizationandvalidationregularization
正则化
validation
JNU freshman
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2024-01-16 09:37
机器学习
人工智能
深度学习
matlab
深度学习
网络中的网络 NiN
收敛会特别快,可以做大一点的
正则化
不要一层把所有的东西都学到了。NiN的思想就是完全不要全连接层。1*1的卷积层等价于全连接层,不会改变输入的形状。对每一个通道拿出最
sendmeasong_ying
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2024-01-16 06:12
深度学习
算法
Train/Dev/Test sets的比例选择;防止过拟合的两种方法:
L2
regularization和Dropout;梯度消失和梯度爆炸的概念和危害;梯度初始化;梯度检查
Train/Dev/Testsets的比例选择一般地,我们将所有的样本数据分成三个部分:Train/Dev/Testsets。Trainsets用来训练你的算法模型;Devsets用来验证不同算法的表现情况,从中选择最好的算法模型;Testsets用来测试最好算法的实际表现,作为该算法的无偏估计。在样本数量不是很大的情况下,例如100,1000,10000:常设置Trainsets和Testset
stay or leave
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2024-01-16 02:01
吴恩达学习笔记
深度学习
机器学习
算法
以YOLOv8为例详解YOLO系列
1.1v2提供了合并批量
正则化
;固定盒子;维度簇;1.2v3使用更快速的主干网络,多重anchor和大椎池化层1.3v4引入Mosaic数据增强方法;一种无anchor的检测头;以及一种新的
AIzealot无
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2024-01-16 02:01
跟着无神学机器学习
YOLO
机器学习
深度学习
人工智能
图像处理
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
efzy
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2024-01-15 20:39
algorithm
链表
数据结构
算法
【笔记】语言实例比较 2. 两数之和 C++ Rust
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:
gikod
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2024-01-15 10:34
笔记
笔记
c++
rust
java
golang
python
Embedding Watermarks into Deep Neural Networks
其次,我们提出了一种通用得框架,通过使用参数
正则化
将水印嵌入参数模型。我们的
暗紫色的乔松(-_^)
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2024-01-15 05:15
AI安全
embedding
深度学习
人工智能
从Scroll怒喷社区用户事件,看
L2
龙头ZKFair的做事格局
就在整个加密社区沉浸在资产暴涨的喜悦中时,某
L2
项目却公然在社交媒体发出了不好的声音。事情的起因是,Scroll的技术在推特上怒喷其社区用户,他狭隘的认为加
btc_eyu
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2024-01-14 20:25
区块链
AAAI 2022:三角分解一致性约束的端到端语音翻译丨AI Drive
在此基础上,提出了一种新颖的三角分解一致性
正则化
训练方法,以提
数据实战派
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2024-01-14 20:44
人工智能
Intel-ML笔记03
正则化
和特征选择
防止欠/过拟合
正则化
ragularization.png岭回归(ridgeregression(
L2
))ridgeregression(
L2
).pngLassoRegression(L1)LassoRegression
SilentDawn
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2024-01-14 18:40
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]Line18:Char16
52Tiramisu
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2024-01-14 17:14
LeetCode
链表
数据结构
Scikit-Learn线性回归(六)
Scikit-Learn线性回归六:套索回归1、Lasso回归(套索回归)2、Lasso回归的解2.1、坐标轴下降法2.2、最小角回归法2.3、Lasso回归解(L1
正则化
)的几何意义3、Scikit-LearnLasso
对许
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2024-01-14 07:35
#
人工智能与机器学习
#
Python
scikit-learn
线性回归
python
[DL]深度学习_神经网络
bp神经网络推导过程目录一、前向传播二、反向传播1、定义2、优化算法三、神经网络整体架构1、基本架构2、隐藏层3、神经元个数对结果的影响4、
正则化
对结果的影响四、数据预处理1、数据预处理步骤2、数据标准化
IAz-
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2024-01-14 05:21
深度学习
深度学习
神经网络
人工智能
机器学习——XgBoost特征筛选
目录1.什么是Xgboost2.Xgboost的优点2.1
正则化
2.2并行处理2.3灵活性2.4缺失值处理2.5剪枝2.6内置交叉验证3.Xgboost模型详解3.1Xgboost能加载的各种数据格式解析
AI AX AT
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2024-01-14 03:24
机器学习
python
XGboost
机器学习
深度学习笔记(五)——网络优化(1):学习率自调整、激活函数、损失函数、
正则化
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课通过学习已经掌握了主要的基础函数之后具备了搭建一个网络并使其正常运行的能力,那下一步我们还需要进一步对网络中的重要节点进行优化并加深认知。首先我们知道NN(自然神经)网络算法能够相比传统建模类算法发挥更好效果的原因是网络对复杂非线性函数的拟合效果更好
絮沫
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2024-01-14 00:34
深度学习
深度学习
笔记
网络
tensorflow
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