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l2正则化
【机器学习】基于线性回归的模型优化和
正则化
简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、样本数量对模型结果的影响六、
正则化
泪懿
·
2023-11-26 22:45
机器学习
机器学习
线性回归
python
正则化
、线性回归、逻辑回归
0、引出最左边的模型最高次项为一次,此时模型是一条直线;直观的观察样本点(红色×)的趋势,我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系(事实上,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓,而不是无限递增)。此类情况称为欠拟合。最右边的模型最高次项为四次,此时模型从表面看上去很好的拟合了样本点,但实际上这是一条非常难看的曲线,不断的波动。可以想象得到,当一个新的样本需要预测时,该模型的结
MinJinFan
·
2023-11-26 22:44
Machine
Learning
机器学习
L2
正则化
缓解过拟合实例
正则化
(Regularization)是机器学习中对原始损失函数引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。
明天天明~
·
2023-11-26 22:44
机器学习
正则化
机器学习
tensorflow
深度模型优化与
正则化
优化问题神经网络模型是一个非凸函数,再加上在深度网络中的梯度消失问题,很难进行优化;另外,深层神经网络模型一般参数比较多,训练数据也比较大,会导致训练的效率比较低泛化问题(
正则化
)因为神经网络的拟合能力强
锋年
·
2023-11-26 22:44
深度学习
神经网络
深度学习
机器学习
正则化
线性回归与
正则化
逻辑回归
1.TheProblemofOverfitting1还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图。如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。因此线性回归并没有很好拟合训练数据。我们把此类情况称为欠拟合(underfitting),或者叫作叫
matuoxifan
·
2023-11-26 22:13
学习笔记
正则化
线性回归
逻辑回归
ML笔记(3)线性回归的
正则化
以下的
正则化
改进从损失函数,减少过拟合概率。1
正则化
概念简单来说,
正则化
是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。
孚瓜
·
2023-11-26 22:08
线性模型加上
正则化
弹性网络回归是一种结合了L1和
L2
正则化
惩罚的线性回归模型,能够处理高维数据和具有多重共线性的特征。
羞儿
·
2023-11-26 22:08
机器学习
L1
L2
线性模型
自动驾驶芯片指标AI算力TOPS和CPU算力DMIPS
和CPU算力DMIPS智能驾驶芯片CPUGPUNPU算力单位TOPS乘积累加运算MACTOPS计算公式GPU算力TFLOPSTFLOPS与TOPS的换算CPU算力DMIPS智能驾驶芯片根据地平线数据,
L2
itas109
·
2023-11-26 21:53
智能驾驶
人工智能
自动驾驶
机器学习
算力
TOPS
R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析
相关视频:Lasso回归、岭回归等
正则化
回归数学原理及R语言实例Lasso回归、岭回归等
正则化
回
拓端研究室
·
2023-11-26 14:41
R语言
贝叶斯
回归
R语言
贝叶斯
分位数回归
lasso
R语言实现Lasso回归
它在回归问题中加入了L1
正则化
项,有助于解决多重共线性(多个特征高度相关)和特征选择问题。
皮肤科大白
·
2023-11-26 13:32
r语言
回归
开发语言
蕴含连接词的真值表为什么这样定义?
在人们刚能够使用语言的时候,在还没有真值表之前,人们就一直在用¬,∧,∨,→,只是可能没有意识到自己在用→真值表定义必须考虑人们对→的使用习惯,下面的三个规则是所有人都公认的L1:p→q与¬q→¬p等价
L2
minglie1
·
2023-11-26 12:14
数学
数学
《动手学深度学习》笔记2.3 线性代数
https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preliminaries/linear-algebra.html本文章为学习笔记这一章的内容都很重要,特别是范数,建议看原文档重点是L1范数和
L2
开哥kg
·
2023-11-26 09:59
《动手学深度学习》笔记
线性代数
深度学习
矩阵
【深度学习】如何选择神经网络的超参数
1.神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括:1.学习率η2.
正则化
参数λ3.神经网络的层数L4.每一个隐层中神经元的个数j5.学习的回合数Epoch6.小批量数据minibatch的大小7.输出神经元的编码方式
TwcatL_tree
·
2023-11-25 17:33
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
list 集合复制总结
newArrayList();l.add("a");l.add("b");l.add("c");Listl2=newArrayList(l);l2.add("d");System.out.println(
l2
♛薄情痞子♛
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2023-11-25 09:04
JAVA
list
java
LeetCode-两数相加
LeetCode2.两数相加题目难度:中等题目分析:链表反向存储数据,也就是第一位是个位;1、l1为空或
l2
为空,返回另一个链表即可;2、做加法运算时需要考虑进位,创建变量carry保存进位;3、对链表进行遍历
茨球是只猫
·
2023-11-25 08:18
LeetCode刷题-
python篇
leetcode
链表
算法
算法练习:两数相加(中等难度)
示例一:输入:l1=[2,4,3],
l2
=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.示例二:输入:l1=[0],
l2
=[0]输出:[
倚楼听风不听雨
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2023-11-25 08:47
算法练习
java
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输入:l1=[0],
l2
=[0]输出:[
幸运星啦啦啦
·
2023-11-25 08:17
LeetCode
数据结构
链表
python
leetcode刷题详解三
.两数相加思路:直接加,注意进位条件不要用if,核心代码在于sum=l1->val+l2->val+carry;ListNode*addTwoNumbers(ListNode*l1,ListNode*
l2
weixin_43209472
·
2023-11-25 08:04
leetcode
linux
算法
基于SRGAN的人脸图像超分辨率
在这之前,超分辨率常用的损失是L1、
L2
这种像素损失,这使得模型倾向于学习到平均的结果,也就是给低分辨率图像增加“模糊的细节”。SRGAN引入GAN来解决这个问题。
金戈鐡馬
·
2023-11-25 08:29
计算机视觉
人工智能
深度学习
神经网络
GAN
(5)L1、
L2
正则化
正则化
主要是用于降低过拟合的风险。L1引入稀疏性,删除影响较少的参数,可减少计算量。拉普拉斯分布(背靠背的指数分布)
L2
均衡各个参数的影响,比较平滑,效果比较好。高斯分布。可以获得更少的非0分类。L!
顽皮的石头7788121
·
2023-11-25 08:56
TensorFlow HOWTO 1.2 LASSO、岭和 Elastic Net
1.2LASSO、岭和ElasticNet当参数变多的时候,就要考虑使用
正则化
进行限制,防止过拟合。操作步骤导入所需的包。
布客飞龙
·
2023-11-25 08:10
2022-03-04
美国
L2
签证办理
L2
签证属于家属签证,是L1签证人员的家属(配偶和21岁以下的未婚子女)可以获得
L2
身份,跟随前往美国。 办理相关手续后,
L2
可以在美国公立学校就读并可以享受本地学费。
悠扬问问
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2023-11-25 06:45
目标管理卡片库
出处Ref:IDP课程
L2
目标类型思维:追求成长目标,而不是绩效目标原有认知:以往我认为,我只想要
Leesper
·
2023-11-25 04:24
Multisim电容三点式振荡器如何调整到起振并保持足够振幅
而且当
L2
从100uH到800uH时收敛助手报错无法调整。下图是我调整了电容值后震荡幅度可以了。调试好的仿真图如下:调整的地方:1.感觉C4和C5对于10Mhz的频率的话,电容有
chengg0769
·
2023-11-25 04:02
电子开发
Multisim
电容三点式震荡
CPU中各级Cache采用 inclusive 或者exclusive的优缺点
在多级缓存体系中,通常会涉及到L1、
L2
、L3等多个级别的缓存。
大米米book
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2023-11-24 22:38
机器学习 之分类
对于这两种方法,spark.mllib支持L1和
L2
正则化
变体。训练数据集由MLlib中LabeledPoint的RDD表示
辣椒种子
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2023-11-24 22:01
机器学习
机器学习
分类
人工智能
机器学习---SVM一些简单的例子(XOR逻辑分类、最大间隔超平面、一维回归、SVM分类、权重、类别不平衡、核函数、单变量特征选择、参数C、非线性核、不同类型的SVM、
正则化
参数、RBF核参数组合)
1.XOR逻辑分类利用非线性支持向量机进行XOR逻辑的二元分类,并将决策函数在输入空间上的分布情况可视化展示出来。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmxx,yy=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.linspace(-3,3,500))np.random.seed(0)X
三月七꧁ ꧂
·
2023-11-24 18:02
机器学习
机器学习
支持向量机
分类
原来机械硬盘比内存慢10万倍
我们先来看一幅图:CPU访问寄存器的时间是0.3纳秒,访问L1高速缓存的时间是1纳秒,访问
L2
高速缓存的时间是4纳秒…秒、毫秒、微妙、纳秒的计算公式如下:1s(秒)=1000ms(毫秒)=1000000μs
zhanyd
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2023-11-24 17:05
计算机基础
内存
速度
固态硬盘
机械硬盘
基础
L2
博弈成本
在高阶智驾(从ALC到NOA)的光环之下,传统入门级基础
L2
级辅助驾驶赛道也在发生一些微妙的变化。
高工智能汽车
·
2023-11-24 15:19
人工智能
自动驾驶
Leetcode算法系列| 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]
游戏开发小Y
·
2023-11-24 15:41
Leetcode算法系列
算法
leetcode
c#
unity
游戏引擎
力扣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
阿丹_90
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2023-11-24 12:26
AlgoC++第五课:基于矩阵的算法实现
.矩阵示例代码3.1Matrix.hpp3.2Matrix.cpp3.3main.cpp3.4拓展-cblas_sgemm3.5拓展-LU分解4.多元线性回归5.多元逻辑回归6.最小二乘法7.岭回归(
L2
爱听歌的周童鞋
·
2023-11-24 11:41
Algo
C++
c++
算法
人工智能
常见的系统瓶颈
如CPUL1/
L2
/RAM到硬盘,都是用空间来换时间的策略。这样策略基本上是把计算的过程一步一步的保存或缓存下来,这样就不用每次用的时候都要再计算一遍,比如数据缓冲,CDN,等。
不是金川
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2023-11-24 10:14
软件测试
Leetcode:合并两个有序链表
代码实现:classSolution{public:ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1,ListNode*
l2
){if(l1==n
SHIJINTAO2
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2023-11-24 08:00
leetcode
leetCode -- 合并两个有序链表
测试事例示例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]题目分析链表的官方解法是递归算法先判断链表是否为空
BKSW.
·
2023-11-24 08:30
leetCode
链表
算法
java
leetcode
Leetcode: 合并两个有序链表(js)
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
想做一只快乐的修狗
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2023-11-24 08:29
链表
leetcode
数据结构
javascript
Leetcode——合并两个有序链表问题
示例:输入:1->2->4,1->3->4输出:1->1->2->3->4->4思路:这题可以采用迭代思想解决,每次判断L1和
L2
的节点大小,当l1.valpre.next。
Purple.''
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2023-11-24 08:28
算法
数据结构
leetcode
链表
java
Leetcode-合并两个有序链表
示例输入: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]思路从头开始,取两个链表中较小的结点尾插到新链表中
摸鱼的富贵
·
2023-11-24 08:54
链表
leetcode
数据结构
LeetCode: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
Bertil
·
2023-11-24 08:50
力扣
leetcode
链表
javascript
LeetCode:合并两个有序链表(java)
->3->4->4classSolution{publicListNodemergeTwoLists(ListNodel1,ListNodel2){if(l1==null){returnl2;}if(
l2
酸菜鱼摆摆
·
2023-11-24 08:19
Leetcode
1024程序员节
leetcode
java
python中一个文件(A.py)怎么调用另一个文件(B.py)中定义的类AA详解和示例
目录代码B.pyA.py调用过程代码B.py如在文件B.py,定义了类别Bottleneck,其包含卷积层、
正则化
和激活函数层,主要对输入图像进行处理。但没有读取图像等代码。
木彳
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2023-11-24 07:00
Python学习和使用过程积累
python
计算机视觉
深度学习
人工智能
机器学习
学习笔记:Python之赋值、浅拷贝和深拷贝
赋值、浅拷贝和深拷贝赋值浅拷贝深拷贝赋值赋值:本质上就是对象的引用l1=[1,2,3,4,5,6]print(l1)
l2
=l1print(l1,
l2
)
l2
[2]='asd'print(l1,
l2
)在运行以上代码时
(#`O′)凡
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2023-11-24 02:33
Python基础学习
python
学习
开发语言
机器学习调参指南:提升模型性能的关键步骤
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录文章目录1.理解模型的参数和超参数2.使用网格搜索进行超参数调优3.随机搜索4.贝叶斯优化5.使用交叉验证避免过拟合6.考虑
正则化
7.调整学习率和其他优化器参数8.实验和记录
诸神缄默不语
·
2023-11-24 01:51
人工智能学习笔记
机器学习
人工智能
调参
缓存淘汰算法
CPU和主存两边的速度严重的不对等,所以才有中间增加缓存的设计,其中L3、
L2
、L1分别为三级缓存、二级缓存、一级缓存,速度依次递增。详细参看
四问四不知
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2023-11-24 00:32
算法
缓存
算法
数据库
笔记-L1、
L2
范数理解
L1、
L2
范数是解决机器学习问题中模型过拟合的典型方法,在模型参数空间进行限制,是机器学习建模逻辑中重要的一环。
ZSYGOOOD
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2023-11-24 00:24
笔记
MasterWork-UCAS
科研
算法
论文
机器学习相关
机器学习
L1-L2范数
L2
阶段的新开始-M8总结
踉踉跄跄地,翻开了
L2
阶段的首页。
哆啦A萌111
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2023-11-23 23:48
字符串哈希(哈希表)
给定一个长度为n的字符串,再给定m个询问,每个询问包含四个整数l1,r1,
l2
,r2,请你判断[l1,r1]和[
l2
,r2]这两个区间所包含的字符串子串是否完全相同。
李玉洁++
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2023-11-23 21:34
题目
哈希算法
算法
数据结构
吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week1 深度学习的实践层面 总结
前言第二门课:ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparameterturing,RegularizationandOptimization(改善深层神经网络:超参数调试、
正则化
以及优化
ASR_THU
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2023-11-23 19:40
超参数调试
正则化
吴恩达
深度学习课程
优化
【Course 2 改善深度神经网络】Week 1 深度学习的实用层面
Variance3.RegularizationReducesOverfitting3.1L1、L2Regularization3.1.1Priorknowledge:L1NormandL2Norm(L1、
L2
YraYnofear
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2023-11-23 19:06
神经网络
深度学习
Course 2 week 1 :权重初始化 &
正则化
& 梯度校验
目录点击回顾本周课堂笔记一、权重初始化1.数据和模型2.权重初始化为03.随机初始化4.sqrt(2/n[l-1])初始化5.总结二、
正则化
1.数据2.不使用
正则化
3.使用
正则化
3.1L2
正则化
3.2dropout
YraYnofear
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2023-11-23 19:35
深度学习
python
机器学习
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