P1 一、线性回归中的模型选择 上图所示: 五个模型,一个比一个复杂,其中所包含的function就越多,这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以,随着模型的复杂度提 ...
一 introduction How do we utilize the structures and relationship to help our model What if the graph is larger, like k nodes What if we don t have the all the labels 在data structure上做convolution 二 spa ...
2020-09-09 15:31 0 631 推荐指数:
P1 一、线性回归中的模型选择 上图所示: 五个模型,一个比一个复杂,其中所包含的function就越多,这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以,随着模型的复杂度提 ...
1.背景知识 one-hot -> word class -> word embedding 不过传统的word embedding解决不了多义词的问题。 2. ELMO ...
1.RNN和CNN的局限性 RNN是seq2seq的模型,RNN不易平行化,如果是单向的话,要输出\(b^3\),需要先看完\(a^1, a^2, a^3\)。如果是双向的话,可以看完整个句子。 ...
Regression 1、首先,什么是regression(回归) 2、然后,实现回归的步骤(机器学习的步骤) step1、model(确定一个模型)——线性模型 step2、goodness of function(确定评价函数)——损失函数 step3、best ...
Transfer Learning 1、什么是迁移学习 2、如何实现迁移学习 1)source有label,target有label 一、model fine-tuning(模型微调) 方法一、conservative training(保守训练 ...
课程笔记 前言 两种可解释性: 局部解释:为什么这种图是猫? 全局解释:猫是什么样子的? 为什么需要可解释机器学习?(打开黑盒) 一般的提升效果的方法就是一顿暴调参数,可解释性可以帮助我们更好地提升模型性能。 其实人也是个黑盒(这个观点太6了)。 可解释机器学习的目标,不需要 ...