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2021-06-04 08:58 0 171 推荐指数:
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) (4)L2范式是对应参数向量的平方和,再求平方根 (5)L2范式是为了防止机器学习的过拟合,提升模型的泛化 ...
By Kubi Code 文章目录 1. 有监督学习和无监督学习的区别 2. 正则化 3. 过拟合 3.1. 产生的原因 3.2. 解决方法 4. 泛化能力 5. 生成模型和判别模型 6. 线性分类器与非线性分类器 ...
分类超平面,从而将不同的数据分隔开。 扩展: 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型:线性可分支 ...
伪代码实现:LR、梯度下降、最小二乘、KNN、Kmeans; LR,SVM,XGBOOST推公式(手推) LR,SVM,RF,KNN,EM,Adaboost,PageRank,GBDT,Xgboost,HMM,DNN,推荐算法,聚类算法,等等机器学习领域的算法 基本知识: 1)监督与非监督 ...
1.什么是机器学习 机器学习是为了应对系统程序设计,属于计算机科学类的学科,它能根据经验进行自动学习和提高。例如:一个由程序操纵的机器人,它能根据从传感器搜集到的数据,完成一系列的任务和工作。它能根据数据自动地学习应用程序。 2.机器学习与数据挖掘的区别 机器语言是指在 ...
1.请问面试的一道题,要求用2句话解释。在用knn算法时候,近邻数目取得多反而模型表现不如近邻少的时候好,比如取10,的表现比50,80好。这是因为什么呢? 求大神总结2句话 答:k决定过拟合和欠拟合,即k决定模型的复杂,k小,模型复杂,对邻近点敏感,容易过拟合,k大则相反。 训练集的噪声少 ...
目录 生成模型定义 生成方法由数据可以学习到一个联合概率分布P(X,Y),然后通过一 ...