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逻辑回归与正则化逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。在这种情况下，如果用传统的方法以线性拟合（hθ(x)=θTX）（h_θ(x)=θ^TX）（hθ(x)=θTX），对于得到的函数应当对y设置阈值a，高于a为一类，低于a为一类。对于分类方法，这种拟合的方式极易受到分散的数据集的影响而导致损失函数的变化，以至于对于特定

小小程序○·2023-12-02 22:33

逻辑回归正则化

正则化过拟合问题对于模型，如果一个模型对于数据的偏差很大，不能能够很好的拟合数据的分布，称为欠拟合，或者说这个算法具有高偏差的特性。

小小程序○·2023-12-02 22:33

特征重要性分析有那些方法?

岭回归和LASSO回归系数：这些正则化方法可以减小不重要的特征的系数，从而筛选出重要特征。树模型：决策树：通过树的节点分

XF鸭·2023-12-02 21:50

机器学习笔记 - week6 -（十、应用机器学习的建议）

火箭蛋头·2023-12-02 16:14

损失函数MSE和MAE的区别以及如何选择

1、均方误差（L2损失）均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和，公式如下：MSE=1m∑mi=1(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{

诚朴求食·2023-12-02 13:55

CPU L1（一级）、L2（二级）和L3（三级）缓存概览

它通常分为三个层次：L1（一级）、L2（二级）和L3（三级）缓存。L1Cache（一级缓存）:作用：L1缓存是距离处理器核心最近的缓存层，用于存储最常用的数据和指令。

lixora·2023-12-02 13:58

数据结构详解各种算法

1、设有两个整型顺序表L1，L2，其元素值递增有序存放，请定义该顺序表的元素类型及表类型,设计以下自定义函数：（1）录入顺序表中所有元素的值。

我真不会起名字啊·2023-12-02 07:43

深度学习笔记（十三）—— GAN-2

LSGANLSGAN(LeastSquaresGAN)将loss函数改为了L2损失.G和D的优化目标如下图所示,image作业:在这里,请在下方补充L2Loss的代码来实现L2损失来优化上面的目标.并使用这个

Nino_Lau·2023-12-02 05:18

被讨厌的勇气

4月中旬为了L2能力评估实践了一次教练对话，4月下旬参加了M1的精品课，5月初参加教练日活动，5月决定参加PCP19期的学习教练选拔，5月下旬通过学习教练考核并与指导教练评估自己能力。

沙滩小子_a10b·2023-12-02 03:12

Pytorch 损失函数 Mean Squared Error

MeanSquaredError(MSE)即均方误差，常用在数值型输出上:其中θ是网络的参数，取决于使用的网络结构，例如如果只是普通的线性感知器，那么：注意MSE和L2范数相比，L2范数是做了开平方操作的

洪流之源·2023-12-01 23:23

华为OD机试真题-CPU算力分配-2023年OD统一考试（C卷）

输入描述：第一行输入为L1和L2，以空格分隔，L1表示A组服务

2023面试高手·2023-12-01 22:39

LCR 142. 训练计划 IV 23.12.2

给定两个以有序链表形式记录的训练计划l1、l2，分别记录了两套核心肌群训练项目编号，请合并这两个训练计划，按训练项目编号升序记录于链表并返回。注意：新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

路灯与猫·2023-12-01 18:52

分类预测 | Matlab实现NGO-KELM北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测

北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现NGO-KELM北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测（完整源码和数据)2.北方苍鹰算法优化核极限学习机(NGO-KELM)分类预测3.优化参数为正则化系数

机器学习之心·2023-12-01 17:57

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化

虎慕·2023-12-01 15:33

初级算法_字符串_合并两个有序链表

代码structListNode*mergeTwoLists(structListNode*l1,structListNode*l2){structListNode*ps

opmeyes·2023-12-01 14:46

【2019年数据结构真题】

链表中的结点定义如下：typedefstructnode{intdata;structnode*next;}NODE;请设计一个空间复杂度为0(1)且时间上尽可能高效的算法，重新排列L中的各结点，得到线性表L2

-恰饭第一名-·2023-12-01 10:39

剑指 Offer 25. 合并两个排序的链表

(0)初始化一个节点值为0的空节点，最常用最正规写法，newListNode()默认为0（这其实不就是构造函数吗）.相当于初始化一个空节点，=null仅仅声明，没有初始化，啥也没干基本思路：1：l1，l2

bangbang2·2023-12-01 05:22

华硕V4050E笔记本安装Win10不识别硬盘解决方法

ASUSVivoBook14V4050E型号V4050EP1135-0DAKXQ2X10制造日期2020-1212MCPU11thGenIntel(R)Core(TM)[email protected]核心8线程L2

呉師傅·2023-12-01 01:06

力扣 --- 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：l1=[

顾城猿·2023-11-30 17:23

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

数据扩增（Data Augmentation）、正则化（Regularization）和早停止（Early Stopping）

数据扩增（DataAugmentation）、正则化（Regularization）和早停止（EarlyStopping）是深度学习中常用的三种技术，它们有助于提高模型的泛化性能和防止过拟合数据扩增（DataAugmentation

星宇星静·2023-11-30 09:51

（七）SN-GAN论文笔记与实战

这会导致随着训练的进行，生成数据分布与真实数据分布之间的空间会逐渐变化，从而导致gradientpenalty正则化方式不稳定。此外，WGAN

SCU-JJkinging·2023-11-30 09:44

吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression

文章目录逻辑回归正则化逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。

shy~·2023-11-30 01:57

深度学习（二）：pytorch基础知识

Autograd）模型构建数据加载和处理损失函数优化器（Optimizers）训练循环GPU加速模型保存和加载部署和推理PyTorch生态系统学习率调度（LearningRateScheduling）正则化数据增强

从零开始的奋豆·2023-11-30 00:36

2. 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：l1=[9,9,9

yinhua405·2023-11-29 12:30

【算法】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

仙女爱吃鱼·2023-11-29 06:58

LeetCode（Python）—— 合并两个有序链表（简单）

输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]输入：l1=[],l2=[]输出：[]输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]方法一：递归思路：如果list1或者list2

娱乐不打烊丶·2023-11-29 06:53

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]/***Definitionforsingly-linkedlist

行云＆流水·2023-11-29 05:10

每日一题(LeetCode)----链表--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

程序小白的code之路（记录分享）·2023-11-29 01:24

L1 L2正则化

1.正则化Regularization机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。

鲸鱼酱375·2023-11-28 22:03

西南科技大学数字电子技术实验二（SSI逻辑器件设计组合逻辑电路及FPGA实现）FPGA部分

二、实验原理包括：原理图绘制和实验原理简述1、1位半加器2、1位全加器3、三变量多数表决器4、1位二进制数比较器当A>B,L1=1,L2=L3=0;当AL2=0;当A=B,L2=1

Myon⁶·2023-11-28 16:35

正则化与正则剪枝

文章目录引言正则化为什么会过拟合拉格朗日与正则化梯度衰减与正则化应用解决过拟合网络剪枝总结致谢参考引言在深度学习中，模型的复杂度通常是由模型参数的数量和取值范围来决定的。

东荷新绿·2023-11-28 09:35

深度学习中的Dropout正则化：原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化

目录引言一、导入包二、dropout网络定义三、创建模型，定义损失函数和优化器四、加载数据五、训练train六、测试引言dropout正则化的原理相对简单但非常有效。

星宇星静·2023-11-28 04:14

23REPEAT方法：软工顶会ICSE ‘23 大模型在代码智能领域持续学习代表性样本重放（选择信息丰富且多样化的示例） + 基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化【网安AIGC专题11.22】

TowardsContinualLearningofCodeIntelligenceModels写在最前面论文名片nlp中的命名实体识别NER和关系抽取任务RE的启发课堂讨论噪声数据排除基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化代码克隆检测准确率比较低绪论代码生成大模型

是Yu欸·2023-11-28 03:00

Transformer——Open black box

Transformer结构由encoder和decoder两部分组成内部结构包括了多头注意力机制，正则化，残差连接。

YingJingh·2023-11-28 01:38

总结一下sigmoid函数

在二分类0，1任务中，经过卷积、正则化、激活函数ReLU等操作之后，假如生成了一个(B,1,1,1)的张量,每个值在（无穷小，无穷大）之间，经过sigmoid函

weixin_44194001·2023-11-28 00:48

2020-10-22Echo的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day11

Echo的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day1120201022练习材料:新概念2lesson11任务配置:L0、L2、L3知识笔记:1、朗读L02、音标L13、听力L2练习感悟:1

Echo31重生·2023-11-27 15:04

LeetCode 2.两数相加每日一题

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=

@小红花·2023-11-27 11:31

C语言每日一题（37）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.思路分析最基本的思路，就是将俩链表转正过来，相加后再进行逆序

对编程一片赤诚的小吴·2023-11-27 11:27

PCIe LTSSM状态机

LTSSM状态机LTSSM状态机涵盖了11个状态，包括Detect,Polling,Configuration,Recovery,L0,L0s,L1,L2,HotReset,Loopback,Disable

奔跑的蜗牛super·2023-11-27 09:24

城市NOA加速落地，景联文科技高质量数据标注助力感知系统升级

当前，自动驾驶技术的演进正在经历着从基础L2到L3过渡的重要阶段，其中NOA（自动辅助导航驾驶）扮演着至关重要的角色。

景联文科技·2023-11-27 08:18

网络数据结构skb_buff原理

如果是从L4传输到L2，则是通过往sk_buff结构体中增加该层协议头来操作；如果是从L4到L2，则是通过移动sk_buff结构体中的data指针来实现，不会删除各层协议头，这样方式极大的提高CPU工作效率

半栈小江·2023-11-27 02:15

脊回归(Ridge Regression) 岭回归

岭回归，又称脊回归、吉洪诺夫正则化（Tikhonovregularization），是对不

AI视觉网奇·2023-11-27 00:21

python中将字符变为大写_Python实现将字符串的首字母变为大写,其余都变为小写的方法...

函数将字符串的首字母转为大写，其余变为小写L1=['AdmIn','anny','LUCY','sandY','wILl']defnormallize(name):returnname.capitalize()L2

weixin_39774808·2023-11-26 23:36

58同城算法工程师一面＆二面面试题

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐一面40min1.Gbdt和xgboost的区别XGBoost是对GBDT的改进和扩展，它提供了更高的效率、更好的性能、正则化技术、内置特征选择等功能。

深度之眼·2023-11-26 23:29

已知两个链表L1和L2分别表示两个集合，其中元素递增排列。请设计一个算法，用于求出L1与L2的交集，并存放在L1链表中

已知两个链表L1和L2分别表示两个集合，其中元素递增排列。请设计一个算法，用于求出L1与L2的交集，并存放在L1链表中。

劲夫学编程·2023-11-26 23:51

试写一算法将两个递增有序的带头结点的单链表合并为一个递增有序的带头结点的单链表。（利用原表结点空间）

（利用原表结点空间）比如现在要将下面两个链表合并，这里是要求利用原表空间我们先创建一个辅助的链表L3，用p和q分别标记L1和L2的数据元素，tmp标记L3的尾结点比较p和q数据大小，显然这里是p更小，让

劲夫学编程·2023-11-26 23:21

LeetCode题解：两数相加

示例image.png输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]342+465=807思路由于输入的两个链表都是逆序存储数字的位数的，因此两个链表中同一位置

搬码人·2023-11-26 23:50

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确

BianchiHB·2023-11-26 22:49

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近

丿罗小黑·2023-11-26 22:17

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