原文:動手學深度學習 | 預測房價競賽總結 | 16

目錄 競賽總結 QA 競賽總結 我們講知識,也不可能所有東西都cover到,讓大家競賽不是讓大家去學某個特定的知識,而是說大家遇到一個問題,怎么去找一個解決方案。這一次的解決方案和下一次的會不一樣,但是問題是你怎么去找這個東西,去問人也行,去搜索也行。 私榜和公開榜是不一樣的,大家能看到的都是公榜的 私榜就是為了防止大家刷數據集 我們沒有講集成學習,但是集成學習確實是深度學習中一個很成熟的方案, ...

2021-09-22 15:02 0 100 推薦指數:

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深度學習房價預測——2020.3.4

⽐賽數據分為訓練數據集和測試數據集。兩個數據集都包括每棟房⼦的特征,如街道類型、建造年份、房頂類型、地下室狀況等特征值。這些特征值有連續的數字、離散的標簽甚⾄是缺失值“na”。只有訓練數據集 ...

Thu Mar 05 06:50:00 CST 2020 0 1086
動手深度學習--文本情感分析之RNN

⽂本分類是⾃然語⾔處理的⼀個常⻅任務,它把⼀段不定⻓的⽂本序列變換為⽂本的類別。它的⼀個⼦問題:使⽤⽂本情感分類來分析⽂本作者的情緒。這個問題也叫情感分析,並有着⼴泛的應⽤。例如,我們可以分析⽤戶對產品的評論並統計⽤戶的滿意度,或者分析⽤戶對市場⾏情的情緒並⽤以預測接下來的⾏情 ...

Sun Dec 08 04:23:00 CST 2019 0 402
動手深度學習7-從零開始完成softmax分類

獲取和讀取數據 初始化模型參數 實現softmax運算 定義模型 定義損失函數 計算分類准確率 訓練模型 小結 獲取和讀取數據 我們將使用Fahs ...

Wed Nov 06 02:07:00 CST 2019 0 353
動手深度學習PyTorch版-task01

task0101.線性回歸 優化函數 - 隨機梯度下降 當模型和損失函數形式較為簡單時,上面的誤差最小化問題的解可以直接用公式表達出來。這類解叫作解析解(analytical solution)。本節使用的線性回歸和平方誤差剛好屬於這個范疇。然而,大多數深度學習模型並沒有解析解,只能 ...

Sat Feb 15 04:55:00 CST 2020 0 204
動手深度學習13-權重衰減

權重衰減 高維線性回歸實驗 從零開始實現 初始化模型參數 定義L2范數懲罰項 定義訓練和測試 使用權重衰減 pytorch簡潔實 ...

Mon Nov 11 22:14:00 CST 2019 0 559
動手深度學習三---多層感知機MLP

1、隱藏層 多層感知機在單層神經網絡中引入了一到多個隱藏層,隱藏層位於輸入層和輸出層之間 輸入層特征數為4個,輸出層標簽類別為3,隱藏單元5個,輸入層不涉及計算,多層感知機層數為2 隱藏層中 ...

Tue May 28 17:21:00 CST 2019 0 1931
動手深度學習 | 使用和購買GPU | 15

目錄 使用GPU 購買GPU 整機配置 QA 使用GPU 其實如果沒有錢買GPU的話,使用Google Colab也是一個不錯的選擇,大概是10 dol ...

Wed Sep 22 18:41:00 CST 2021 0 115
 
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