train_data是訓練特征數據, train_label是分類標簽。Predict_label是預測的標簽。MatLab訓練數據, 得到語義標簽向量 Scores(概率輸出)。1.邏輯回歸(多項式 ...

1 概述 　　雖說現在深度學習在文本分類上取得了很大的進步，但是很多時候在工業界沒有與之匹配的數據量，在少量數據的情況下，使用深度學習很容易出現過擬合，而此時使用傳統的TF-IDF加機器學習又無法取得良好的效果。針對這種情況，我們來看看在使用深度學習時有哪些方法也盡量地避免過擬合 ...

通過跟高斯“核”的結合，支持向量機可以表達出非常復雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。“核”事實上就是一種特殊的函數，最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。 ​ 我們如何在二維平面 ...

擬合是已知點列，從整體上靠近它們，不要求曲線經過每個樣本點，但要保證誤差足夠小 已知一組數據，尋求一個y=f(x)，使f(x)在某種准則下與所有數據點最為接近 擬合的准則是使yi與f(xi)的距離的平方和最小，稱為最小二乘准則 若函數對參數線性（參數僅以一次方形式出現 ...

一、定義 與插值問題不同，在擬合問題中不需要曲線一定經過給定的點。擬合問題的目標是尋求一個函數（曲線），使得該曲線在某種准則下與所有的數據點最為接近，即曲線擬合的最好（最小化損失函數）。 二、評價擬合的好壞 注：線性函數指的是對參數為線性 三、MATLAB中擬合工具箱的使用 1. ...

pytorch避免過擬合-dropout丟棄法的實現 對於一個單隱藏層的多層感知機，其中輸入個數為4，隱藏單元個數為5，且隱藏單元\(h_i\)（\(i=1, \ldots, 5\)）的計算表達式為： \[h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i ...

pytorch避免過擬合-權重衰減的實現 首先學習基本的概念背景 L0范數是指向量中非0的元素的個數；(L0范數難優化求解) L1范數是指向量中各個元素絕對值之和； L2范數是指向量各元素的平方和然后求平方根。 權重衰減等價於 L2范數正則化（regularization）。正則化通過為模型 ...

應用kernels來進行非線性分類 非線性分類:是否存在好的features的選擇（而不是多項式)--f1,f2,f3.... 上圖是一個非線性分類的問題，前面講過，我們可以應用多項式(fea ...