原文:动手学深度学习 | 预测房价竞赛总结 | 16

目录 竞赛总结 QA 竞赛总结 我们讲知识,也不可能所有东西都cover到,让大家竞赛不是让大家去学某个特定的知识,而是说大家遇到一个问题,怎么去找一个解决方案。这一次的解决方案和下一次的会不一样,但是问题是你怎么去找这个东西,去问人也行,去搜索也行。 私榜和公开榜是不一样的,大家能看到的都是公榜的 私榜就是为了防止大家刷数据集 我们没有讲集成学习,但是集成学习确实是深度学习中一个很成熟的方案, ...

2021-09-22 15:02 0 100 推荐指数:

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深度学习房价预测——2020.3.4

⽐赛数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房⼦的特征,如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚⾄是缺失值“na”。只有训练数据集 ...

Thu Mar 05 06:50:00 CST 2020 0 1086
动手深度学习--文本情感分析之RNN

⽂本分类是⾃然语⾔处理的⼀个常⻅任务,它把⼀段不定⻓的⽂本序列变换为⽂本的类别。它的⼀个⼦问题:使⽤⽂本情感分类来分析⽂本作者的情绪。这个问题也叫情感分析,并有着⼴泛的应⽤。例如,我们可以分析⽤户对产品的评论并统计⽤户的满意度,或者分析⽤户对市场⾏情的情绪并⽤以预测接下来的⾏情 ...

Sun Dec 08 04:23:00 CST 2019 0 402
动手深度学习7-从零开始完成softmax分类

获取和读取数据 初始化模型参数 实现softmax运算 定义模型 定义损失函数 计算分类准确率 训练模型 小结 获取和读取数据 我们将使用Fahs ...

Wed Nov 06 02:07:00 CST 2019 0 353
动手深度学习PyTorch版-task01

task0101.线性回归 优化函数 - 随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时,上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解(analytical solution)。本节使用的线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。然而,大多数深度学习模型并没有解析解,只能 ...

Sat Feb 15 04:55:00 CST 2020 0 204
动手深度学习13-权重衰减

权重衰减 高维线性回归实验 从零开始实现 初始化模型参数 定义L2范数惩罚项 定义训练和测试 使用权重衰减 pytorch简洁实 ...

Mon Nov 11 22:14:00 CST 2019 0 559
动手深度学习三---多层感知机MLP

1、隐藏层 多层感知机在单层神经网络中引入了一到多个隐藏层,隐藏层位于输入层和输出层之间 输入层特征数为4个,输出层标签类别为3,隐藏单元5个,输入层不涉及计算,多层感知机层数为2 隐藏层中 ...

Tue May 28 17:21:00 CST 2019 0 1931
动手深度学习 | 使用和购买GPU | 15

目录 使用GPU 购买GPU 整机配置 QA 使用GPU 其实如果没有钱买GPU的话,使用Google Colab也是一个不错的选择,大概是10 dol ...

Wed Sep 22 18:41:00 CST 2021 0 115
 
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