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吴恩达深度学习笔记5-Course2-Week1【深度学习的实用层面】

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化深度学习的实用层面一、训练、验证、测试集样本数据分成以下三个部分：训练集(trainset):用于对模型进行训练。

Wang_Jiankun·2023-11-23 19:28

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化

ChanZany·2023-11-23 08:13

【论文阅读】NeuralProphet: Explainable Forecasting at Scale

1.1.1趋势模块1.1.2周期性1.1.3自回归1.1.4滞后回归1.1.5未来回归1.1.6事件与节假日1.2预处理1.2.1缺失值1.2.2标准化1.2.3表式化1.3训练1.3.1损失函数1.3.2正则化

qq_38142901·2023-11-22 19:57

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

权重衰退（Weight_decay）正则限制针对模型训练时出现的过拟合问题，限制模型容量是一种很好的解决方法，目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

权重衰退-沐

目录使用均方范数作为硬性限制演示对最优解的影响参数更新法则总结使用均方范数作为硬性限制通过限制参数值的选择范围来控制模型容量通常不限制偏移b（限不限制都差不多）小的值意味着更强的正则项演示对最优解的影响参数更新法则总结权重衰退通过L2

SupremeNO.1·2023-11-22 15:58

【机器学习】036_权重衰退

·公式：L2范数：·即向量的模，向量各元素绝对值的平方之和再开根号，用符号‖v‖2表示。·公式：Lp范数：·即向量范数的一般形式，各元素绝对值的p次幂之和再开p次根号，用符号‖v‖p表示。

Cyan.__·2023-11-22 15:24

CPU缓存，L1，L2，L3和伪共享

转载至http://geek.csdn.net/news/detail/114619看了很多网上讲解java伪共享、缓存行填充和CPU缓存的MESI等等，零零碎碎，目前感觉就这篇文章讲的最清楚，忍不住转载下。原文如下：认识CPUCacheCPUCache概述随着CPU的频率不断提升，而内存的访问速度却没有质的突破，为了弥补访问内存的速度慢，充分发挥CPU的计算资源，提高CPU整体吞吐量，在CPU与

老王谈架构·2023-11-22 10:04

2021秋招-总目录

LBJ_King2020·2023-11-22 09:45

实战Kaggle比赛----预测房价(多层感知机)

简介访问和读取数据集数据预处理标准正态化、缺失值填充、离散值one-hot编码小栗子帮助理解训练KKK折交叉验证模型选择提交Kaggle预测小结实战Kaggle比赛----预测房价之前几节我们学习了一些训练深度网络的基本工具和网络正则化的技术

Gaolw1102·2023-11-22 03:43

【机器学习】037_暂退法

一、实现原理具有输入噪音的训练，等价于Tikhonov正则化核心方法：在前向传播的过程中，计算每一内部层的同时注入噪声·从作用上来看，表面上来说是在训练过程中丢弃一些神经元·假设x是某一层神经网络层的输出

Cyan.__·2023-11-22 02:38

python之列表

列表常用操作l=[1,2,3,4,5]#列表之切片l1=l[:3]print(l1)#[1,2,3],结果为下标0到2l2=l[3:]print(l2)#[4,5],从下标3开始直到结束l3=l[1:-

time-f-·2023-11-21 20:04

测试和验证有什么区别，怎么划分测试集和验证集

验证集（ValidationSet）：目的：用于调整模型的超参数（例如，学习率、正则化参数等）和进行模型选择。

温柔的行子·2023-11-21 10:19

【python】直方图正则化详解和示例

直方图正则化（HistogramNormalization）是一种图像增强技术，目的是改变图像的直方图以改善图像的质量。具体来说，它通过将图像的直方图调整为指定的形状，以增强图像的对比度和亮度。

木彳·2023-11-21 06:16

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.5权重衰退--学习笔记

目录使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为硬性限制证明过程梯度更新法则小结代码实现从零开始生成数据集初始化模型参数定义L2范数惩罚定义训练代码实现简洁实现小结权重衰减（weightdecay）是最广泛使用的正则化的技术之一

爱吃白菜的金小妞·2023-11-21 04:11

李沐深度学习-04.03权重衰减

1.解释范数范数分很多种，但是目前深度学习中常用到的就是L1范数和L2范数L1范数：即为几何意义就是所有元素绝对值之和，在停车场问题中，即为从初始点到终点的最短距离。一般用在提高模型的稀疏性。

忆萧·2023-11-21 04:40

李沐动手学深度学习第四章-4.5权重衰减（正则化）

1.高维线性回归一个简单的例子来演示权重衰减。%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l选择标签是关于输入的线性函数。标签同时被均值为0，标准差为0.01高斯噪声破坏。为了使过拟合的效果更加明显，我们可以将问题的维数增加到d=200，并使用一个只包含20个样本的小训练集。n_train,n_test,nu

nousefully·2023-11-21 04:09

链表面试题之合并两个有序单链表

示例：输入：1->2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->4解析：首先先取得小的结点作为头结点；然后拿到L1,L2中较小的结点进行尾插，直到其中一个链表遍历完并且插入完结束。

zy20150613·2023-11-20 18:18

高频面试题之链表专题-合并两个有序单链表，要求合并后依旧有序

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例

神迹小卒·2023-11-20 18:09

单链表相关面试题--5.将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的

*/typedefstructListNodeNode;structListNode*mergeTwoLists(structListNode*l1,structListNode*l2){if(l1==

绝活蛋炒饭·2023-11-20 18:34

BN——批样本归一化减少内部协变量偏移以加速深度网络训练

其表现也类似正则化，在一

楠兮兮·2023-11-20 13:56

RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modal Brain Tumor Segmentation

Region-awareFusionNetworkforIncompleteMulti-modalBrainTumorSegmentation背景贡献、总结实验方法1、四个编码器，分别从四种模态中提取特征2、区域感知融合模块3、解码器Dsep（基于分段的正则化器

火柴狗·2023-11-20 12:44

Leecode 21 合并两个有序链表

示例：输入：1->2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->4思路1：利用递归的方法，缩小链表长度思考l1:1->null;l2:null;(1)if(l2==NULL)returnl1

上电失败·2023-11-20 12:54

力扣【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]题解：方法一：看看人家的暴力

我还年轻呀·2023-11-20 12:53

GCN论文笔记

SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS(GCN)解决的是图结构上的半监督分类问题，只有一部分结点有标签归一化后的拉普拉斯矩阵,下式中L表示拉普拉斯矩阵，D为度矩阵，A是领接矩阵：元素级别定义正则化的拉普拉斯矩阵

Bruce-XIAO·2023-11-20 11:23

深入理解【正则化的L1-lasso回归和L2-岭回归】以及相关代码复现

正则化--L1-lasso回归和L2-岭回归1-过拟合欠拟合模型选择2-正则L1与L23-L2正则代码复现3-1底层逻辑实现3-2简洁实现1-过拟合欠拟合模型选择1-1欠拟合：在训练集和测试集上都不能很好的拟合数据

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

Polygon zkEVM Trustless L2 State Management 技术文档

为此，针对以太坊有大量的Layer2（L2）扩容方案。

mutourend·2023-11-20 10:47

Polygon zkEVM RPC服务

负责在L1与L2网络间同步数据。2）eth-tx-manager服务3）sequencer服务：用存储于Pool数据库中的交易构建newbatches。

mutourend·2023-11-20 10:17

Polygon zkEVM交易解析

Solidity合约创建EVMbytecodePolygonzkEVMzkASM与以太坊虚拟机opcode对应集合zkevm-rom为PolygonzkEVM中以zkASM语言编写的以太坊虚拟机，负责处理执行L2

mutourend·2023-11-20 10:16

Polygon zkEVM网络节点

2）L2：

mutourend·2023-11-20 10:41

工地日记（三九九）

11月6日上午现场F1大厅F1-1、1-2区作业情况汇总：一、钢筋加工棚7人二、1-2-7段L2层钢筋绑扎13人，木工支模12人，机电预埋4人，钢筋焊接3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

另一号·2023-11-20 10:53

机器学习实战垃圾邮件文本分类正则匹配 re.split() ,分类错误问题解决

机器学习实战垃圾邮件文本分类正则匹配re.split(),分类错误问题解决今天在看《机器学习实战》的时候，对文本的划分一直不理想，最后发现是书上正则化这一部分不是很正确。

haohuaijin·2023-11-19 22:02

损失函数（Loss Function）与代价函数（Cost Function）、目标函数（Objective Function）区别

目标函数定义为最终需要优化的函数，等于经验风险+结构风险（也就是CostFunction+正则化项）。

阿波拉·2023-11-19 19:54

milvus数据库索引管理

1.准备索引参数index_params={"metric_type":"L2","index_type":"IVF_FLAT","params":{"nlist":1024}}#"nlist"指定了分成的子集数量

灵海之森·2023-11-19 18:30

Leetcode经典题目----链表

1.找出两个链表的交点160.IntersectionofTwoLinkedLists(Easy)代码实现：注意：不会出现死循环，因为等到他们都走到末尾的时候，l1=l2=null，会退出循环从而返回nullpublicclassSolution

Java技术大联盟·2023-11-19 17:55

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后)输入：两次测试的结果输出：微晶体质检结果（通过/驳回）Trainingset第一列为第一次测

Algorithm-·2023-11-19 16:55

2、LeetCode之两数相加

输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.转载：数据结构：链表及其C++实现classSolution{public:ListNode

微笑伴你而行·2023-11-19 12:59

golang 中位数

packagemainimport("fmt")funcfindMedianSortedArrays(nums1[]int,nums2[]int)float64{l1:=len(nums1)l2:=len

皮子2·2023-11-19 03:31

机器学习第9天：决策树分类

文章目录机器学习专栏介绍基本思想使用代码深度探索优点估计概率训练算法CART成本函数实例数与不纯度正则化在鸢尾花数据集上训练决策树机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍作用：分类原理：构建一个二叉树

Nowl·2023-11-18 21:06

Linux高速网卡驱动设计随笔

TCP/IP协议族，每层都分配了不同的功能，针对不同的协议和应用场景设计，L2负责将网络层的报文发送到物理介质上。网卡驱动是构成L2的主要部分。

婺阳·2023-11-18 20:16

DPDK源码分析之l2fwd

什么是L2转发2层转发，即对应OSI模型中的数据链路层，该层以Mac帧进行传输，运行在2层的比较有代表性的设备就是交换机了。

lingshengxiyou·2023-11-18 20:32

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2

csj50·2023-11-18 17:42

深度学习损失函数

目前包含的Loss有：L1(MeanAbsoluteError)L2(MeanSquareError)HuberLossLogCoshLossCr

cuisidong1997·2023-11-17 15:30

松下(Panasonic)伺服EtherCAT(IGH EtehrCAT Master)通信注意事项

普通交流电接L1和L3（不用区分火线和零线），然后L1C接到L1，L2C接到L3；三相电接L1、L2和L3，然后L1C接到L1，L2C接到L3；当然还要接地。

Beliven·2023-11-17 13:09

机器学习笔记（六）——机器学习概念：多项式回归与pipeline、偏差和方差、L1正则与L2正则

一、多项式回归与sklearn中的Pipeline之前已经学习了简单线性回归，其输入特征值有一维，即y=θ0+θ1x1;y=\theta_0+\theta_1x_1;y=θ0+θ1x1;当推广到多维特征，即多元线性回归：y=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn。y=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+…+\theta_nx_n。y=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θn

爱学习的老青年·2023-11-16 23:26

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

leetcode刷题日记:160. Intersection of Two Linked Lists（相交链表）

L1L_1L1和L2L_2L2,假设对于两个链表，从相交的结点向后数长度为L1,2L_{1,2}L1,2,则在相交结点之前链表1的长度未L1−L1,2L_1-L_{1,2}L1−L1,2链表2的长度为L2

apprentice_eye·2023-11-16 20:37

机器学习三归一化_正则化_多项式升维

一.归一化1.归一化的目的把数据变为（0，1）之间的数,使得在梯度下降的过程中，不同维度的θ值（或w）参数可以在接近的调整幅度上。保持数据在迭代过程中的θ值幅度基本一致。2.常用的归一化类别最大值最小值归一化参数解释：Xjmin:X矩阵中第j列特征值的最小值，Xjmax:X矩阵中第j列特征值的最大值，Xij:X矩阵中第i行第j列的数值，X*i,j:归一化之后的X矩阵中第i行第j列的数值。标准归一化

Starry-sky(jing)·2023-11-16 15:10

多GPU训练大型模型：资源分配与优化技巧｜英伟达将推出面向中国的改良芯片HGX H20、L20 PCIe、L2 PCIe

★大模型、人工智能；数据并行；模型并行；流水线并行；混合精度训练、梯度累积；模型卸载CPU；重算；模型压缩；内存优化版优化器；Nvidia；A100;H100；A800;H800;L40s；混合专家；910B；HGXH20；L20PCIe；L2PCIe在人工智能领域，大型模型因其强大的预测能力和泛化性能而备受瞩目。然而，随着模型规模的不断扩大，计算资源和训练时间成为制约其发展的重大挑战。特别是在英

高性能服务器·2023-11-16 12:41

05机器学习--多项式回归与模型泛化及python实现

目录①什么是多项式回归②scikit-learn中的多项式回归和Pipelin③过拟合与欠拟合④验证数据集与交叉验证⑤回顾网格搜索⑥偏差方差权衡⑦解决过拟合问题--模型正则化1--岭回归⑧解决过拟合问题

小徐爱吃_山楂锅盔·2023-11-16 10:15

数学推导+纯Python实现机器学习算法：Lasso回归

本节我们要介绍的是基于L1正则化的Lasso模型，在正式介绍模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。

文文学霸·2023-11-16 10:04

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