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2021-06-04 08:58 0 171 推薦指數:
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) (4)L2范式是對應參數向量的平方和,再求平方根 (5)L2范式是為了防止機器學習的過擬合,提升模型的泛化 ...
By Kubi Code 文章目錄 1. 有監督學習和無監督學習的區別 2. 正則化 3. 過擬合 3.1. 產生的原因 3.2. 解決方法 4. 泛化能力 5. 生成模型和判別模型 6. 線性分類器與非線性分類器 ...
分類超平面,從而將不同的數據分隔開。 擴展: 支持向量機學習方法包括構建由簡至繁的模型:線性可分支 ...
偽代碼實現: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,推薦算法,聚類算法,等等機器學習領域的算法 基本知識: 1)監督與非監督 ...
1.什么是機器學習 機器學習是為了應對系統程序設計,屬於計算機科學類的學科,它能根據經驗進行自動學習和提高。例如:一個由程序操縱的機器人,它能根據從傳感器搜集到的數據,完成一系列的任務和工作。它能根據數據自動地學習應用程序。 2.機器學習與數據挖掘的區別 機器語言是指在 ...
1.請問面試的一道題,要求用2句話解釋。在用knn算法時候,近鄰數目取得多反而模型表現不如近鄰少的時候好,比如取10,的表現比50,80好。這是因為什么呢? 求大神總結2句話 答:k決定過擬合和欠擬合,即k決定模型的復雜,k小,模型復雜,對鄰近點敏感,容易過擬合,k大則相反。 訓練集的噪聲少 ...
目錄 生成模型定義 生成方法由數據可以學習到一個聯合概率分布P(X,Y),然后通過一 ...