的一阶泰勒展开,在负梯度方向,函数值是下降的。只要学习率设置的足够小,并且没有到达梯度为0的点处,每次迭 ...
http: www.cnblogs.com tornadomeet archive .html 过拟合和规则项 Regularization中文意思是规则,指的是在overfitting和underfitting之间做平衡,通过限制参数空间来控制模型的复杂度。测试误差和训练误差之间差一个规则项,其公式为: 模型越复杂说明模型越不稳定,学习到的目标函数越不光滑,也就越容易over fitting。所 ...
2016-08-25 21:29 0 1468 推荐指数:
的一阶泰勒展开,在负梯度方向,函数值是下降的。只要学习率设置的足够小,并且没有到达梯度为0的点处,每次迭 ...
Q1. 在回归模型中,下列哪一项在权衡欠拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最大?¶ A. 多项式阶数 B. 更新权重 ...
(原创文章,转载请注明地址:http://www.cnblogs.com/wangkundentisy/p/6539058.html ) 1.t分布式统计分布的一种,同卡方分布(χ2分布)、F分布并 ...
罗尔(Rolle)中值定理是微分学中一条重要的定理,是三大微分中值定理之一,其他两个分别为:拉格朗日(Lagrange)中值定理、柯西(Cauchy)中值定理。 罗尔定理描述如下: ...
原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差 ...
的技术(词汇)都没学习呢,咋突然冒出来一个pandas就要在机器学习中占了大部分精力去处理呢?其实啊,同 ...
之前一篇笔记: Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(1) 1,什么样的资料集不适合用深度学习? 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像 ...
机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度。 本文 ...