”过拟合初探“ 的搜索结果

     一、项目介绍 泰坦尼克号 泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一。1912年4月15日，在她的处女航中，被广泛认为的“沉没” RMS泰坦尼克号与冰山相撞后沉没。不幸的是，船上没有足够的救生艇供所有人使用，...

     摘要： ...首先要说明一些机器学习中的过拟合和经验误差与泛化误差的概念。 举一个打靶子的例子： 右上角的图，每一镖都比较接近靶心，但是却很分散，我们把机器学习中的这种预测结果和实际结...

     由于不可能精确和完美的拟合真正环境，纯基于模型的强化学习效果往往很差。那有没有什么办法可以在一定程度上避免这一点呢？ 那就把基于模型 + 不基于模型的强化学习结合起来吧！也就是Dyna算法框架了。 它既在模型...

     之前我们探究的模型大多数简单的单项模型，由于其简单方便，在粗略的描述问题的时候，单项模型的应用并无太大问题，但是在现实生活中，单项模型因为其过于简单粗略，其应用范围，可用性是极其有限的。...

     第一讲 数据挖掘初探 什么是数据挖掘 数据挖掘的定义: 从大量数据中自动化(或者半自动化)地发现有价值的知识的过程 数据库的知识发现(Knowledge discovery in database, KDD)指的是, 将为加工的数据转化为知识的...

     神经网络的一个比较严重的问题就是过拟合问题，在AlexNet论文中采用的数据扩充和Dropout的方法处理过拟合问题。 Data Augmentation(数据扩张，就是对原始数据做一些变化) 数据扩充是防止过拟合的最简单的方法，只...

     @[TOC](K近邻(k-nearest neighbors)初探) 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍     KNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的...

     出门旅行，订酒店是必不可少的一个环节。住得干净、舒心对于每个出门在外的人来说都非常重要。 在线预订酒店让这件事更加方便。当用户在马蜂窝打开一家选中的酒店时，不同供应商提供的预订信息会形成一个聚合列表...

     Google早已成为全球最成功的互联网搜索引擎，在Google出现之前，曾出现过许多通用或专业领域搜索引擎。Google最终能击败所有竞争对手，很大程度上是因为它解决了困扰前辈们的最大难题：对搜索结果按重要性排序。而...

     概念解释 集成学习： 如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成；因此，这个技术就叫做集成学习，一个集成学习算法就叫做集成方法。...

     TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在本教程中，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤，并将通过这些步骤为MNIST构建一个深度卷积神经...

     计算机图形学_华中科技大学_中国大学MOOC(慕课) 5.1_初识造型技术 提纲 ...现实生活中有很多不同类型的物体，比如树、华、烟云、飞机、沙发等等，那么在计算机内对这些对象图形化也就会遇到不同的问题。...

     前言有段时间没更新博客了，主要是很久没有学习新的知识，所以也没...一般情况下，算法都不会直接能拟合你的数据的很好，那么又怎么让你的数据适合你的算法呢？书上举的例子能拟合的那么好，一般都是经过很多年的实践，

     一、Numpy  基础科学计算库 功能包括：高维数组计算、线性代数计算、傅里叶变换以及生产伪随机数等 多维数组(n-dimensional array)是其核心功能之一 import numpy i=numpy.array([[520,13,14],[25,9,178]]) ...

     决策树是机器学习中非常重要的一个算法，是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是IF-THEN规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类...

     前言 本人大概是去年元旦左右开始接触量化交易的。从一开始的很多异想天开的想法，到逐渐定制交易策略，统计分析，到后面通过机器学习的多因子选股分析，经历了不少弯弯曲曲。希望和大家分享一下，也希望能找到更多...

     CONTENTS1、数据清洗1.1)直接删除缺失数据1.2)固定值填充1.3)均值/中位数填充1.4)相邻值填充1.5)模型预测填充2、特征处理2.1)归一化2.2)标准化2.3)离散化2.4)one-hot编码 1、数据清洗 数据清洗主要是对原始给定的...

sklearn 初探 2

标签：   sklearn  basic

     # !/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # # ================================================= from sklearn import datasets from sklearn import linear_model from sklearn.model_selection import cros...

     目录值函数法 值函数法 值函数方法是通过已经有的数据采用贪婪算法每次从已有数据中去找最逼近当前状态的且获得的奖励最大的动作，以此作为下一步的action的方法。 目前在众多的值函数算法中，最早也是最成功的算法...

     GAN的目的 一些生成模型可以从模型的分布中生成样本，GAN也是生成模型的一种，主要用于通过分布生成样本。...由于生成器不会看到训练数据，过拟合的风险更低。 GAN十分擅长捕获模型的分布。 GAN的组成 ...

     文章目录多项式分布与狄利克雷分布多项式分布狄利克雷分布潜在狄利克雷分布模型文本生成模型定义LDA 与 PLSA 异同 潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA），是一种无监督学习算法，用于识别文档集中...

     本文为量子金服原创文章，转载须授权往期回顾：上帝手中的骰子——无所不能的贝叶斯（上篇）上帝手中的骰子——无所不能的贝叶斯（下篇）机器学习（Machine Learning...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章