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当前主题:请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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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第06章 决策树

(第一部分 机器学习基础)第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目(上)第02章 一个完整的机器学习项目(下)第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机 第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 (第二部分 神经网络

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css基础

CSS  CSS介绍  导入css  Css选择器  CSS属性  CSS框模型 css介绍 1. css是什么 CSS 指层叠样式表 (Cascading Style Sheets)  样式定义如何显示 HTML 元素  样式通常存储在样式表

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sklearn常见分类器的效果比较

sklearn 是 python 下的机器学习库。 scikit-learn的目的是作为一个“黑盒”来工作,即使用户不了解实现也能产生很好的结果。 其功能非常强大,当然也有很多不足的地方,就比如说神经网络就只有一个RBM(不是人民币哈)。但是,不管怎样,首荐

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css基础(精英版)

css介绍 css是什么 css作用 css书写规则 基本语法 导入css 内联样式表 内部样式表 外部样式表 import导入 css选择器 id选择器 类选择器 元素选择器 伪类 2文本属性 3背景属性 注意 CSS 背景属性 列表属性 尺寸属性 表格属

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可以多分类的神经网络

''' 11行神经网络① 层数可变,多类 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class BPNN(object): def __init__(self, neurals, epsil

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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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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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