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当前主题:完成moons

深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

       在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合,并改善模型对新数据的性能。    

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特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

当在数据一个线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。但是如果数据形成更复杂的形状呢?一个平面(线性子空间)可以推广到一个 流形 (非线性子空间),它可以被认为是一个被各种拉伸和滚动的表面。 如果线性子空间是平的纸张,那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。你

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面向机器学习的特征工程 七、非线性特征提取和模型堆叠

七、非线性特征提取和模型堆叠 来源:ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者:friedhelm739 校对:(虚位以待) 当在数据一个线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。但是如果数据形成更复杂的形状呢?一个平面(线性子空间)可以推广

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《JavaScript和jQuery实战手册(原书第2版)》——3.1节使程序智能地响应

3.1 使程序智能地响应 我们的生活充满了选择:“我今天穿什么”、“午餐吃什么”、“星期五晚上该干什么”等。我们所做的很多选择取决于某个条件。例如,假设确定想要在星期五晚上看电影,我们可能会问自己一堆问题,例如,“有什么好的电影上映吗” 、“电影能够准时开演

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盘点 | 2018年度最佳数据可视化作品都在这了!

过去几年,对数据以及数据分析的关注可谓达到了一个新的高度。如今,数据和信息已经成为一种可以带来绝妙视觉观感的工具。曾经简单的图表和散点图,现在已经成了数据艺术中复杂并且极具创造力的一部分,美到甚至可以用来作为墙饰。 为了致敬世界各地为数据可视化作出贡献的艺术家

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SciPyCon 2018 sklearn 教程(下)

原文:SciPy 2018 Scikit-learn Tutorial 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 十三、交叉验证和得分方法 在前面的章节和笔记本中,我们将数据集分为

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客户端码农学习ML —— 逻辑回归分类算法

分类问题 在线性回归中,预测的是连续值,而在分类问题中,预测的是离散值,预测的结果是特征属于哪个类别以及概率,比如是否垃圾邮件、肿瘤是良性还是恶性、根据花瓣大小判断哪种花,一般从最简单的二元分类开始,通常将一种类别表示为1,另一种类别表示为0。 如下图,分别

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【AI芯片格局最全分析】国内AI芯片百家争鸣,何以抗衡全球技术寡头

如果说 2016 年 3 月份 AlphaGo 与李世石的那场人机大战只在科技界和围棋界产生较大影响的话,那么 2017 年 5 月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战则将人工智能技术推向了公众视野。阿尔法狗(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第

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