train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式 ...

1 概述 　　虽说现在深度学习在文本分类上取得了很大的进步，但是很多时候在工业界没有与之匹配的数据量，在少量数据的情况下，使用深度学习很容易出现过拟合，而此时使用传统的TF-IDF加机器学习又无法取得良好的效果。针对这种情况，我们来看看在使用深度学习时有哪些方法也尽量地避免过拟合 ...

通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。 ​ 我们如何在二维平面 ...

拟合是已知点列，从整体上靠近它们，不要求曲线经过每个样本点，但要保证误差足够小 已知一组数据，寻求一个y=f(x)，使f(x)在某种准则下与所有数据点最为接近 拟合的准则是使yi与f(xi)的距离的平方和最小，称为最小二乘准则 若函数对参数线性（参数仅以一次方形式出现 ...

一、定义 与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）。 二、评价拟合的好坏 注：线性函数指的是对参数为线性 三、MATLAB中拟合工具箱的使用 1. ...

pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现 对于一个单隐藏层的多层感知机，其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元\(h_i\)（\(i=1, \ldots, 5\)）的计算表达式为： \[h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i ...

pytorch避免过拟合-权重衰减的实现 首先学习基本的概念背景 L0范数是指向量中非0的元素的个数；(L0范数难优化求解) L1范数是指向量中各个元素绝对值之和； L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。 权重衰减等价于 L2范数正则化（regularization）。正则化通过为模型 ...

应用kernels来进行非线性分类 非线性分类:是否存在好的features的选择（而不是多项式)--f1,f2,f3.... 上图是一个非线性分类的问题，前面讲过，我们可以应用多项式(fea ...