机器学习中的分层训练共找到2922条结果

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本视频课程是机器学习算法入门的升级课程。从机器学习、深度学习基础入手,以模型为基础,以算法与数学推导为核心,以算法调参与应用为导向。通过对机器学习中几个经典核心算法:朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、集成学习算法、聚类算法、神经网络、SVM等从而帮助学员彻底理解每个模型的运行原理与效果。后通过完整的大型项目案例,帮助学者从 构建数据集、特征选择 、模型调参 、模型评估与验证 一步步掌握机器学习项目开发的完整流程。

       有时候大家需要离开电脑前,但是又需要时刻关注着电脑上程序的运行情况等,这时候我们就需要用到远程控制。常见的方法有如下两种: (1)借助第三方软件 借助第三方软件的好处就是方便快捷,可视化效果好,缺点也是比较明显的----收费!!!但是如果我们只是需要简单的操作的话还是有些工具可以用 ...(2018-12-22 23:16:13)

本文我们将对高斯过程回归模型给出基本介绍,研究的重点在于理解随机过程的含义和如何用它去定义一个分布函数,同时提出了一个简单的方程,它可以结合训练数据并应用边缘概率密度来学习超参数。本文阐述了高斯过程的实际应用优势,并证明高斯过程是适合当前时代趋势的。以回归(对于连续输出)和分类(对于离散输出)形式的 ...(2018-07-14 23:11:46)

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本课程旨在帮助大家掌握机器学习中的经典算法与实战策略,从实战角度出发,通过实际的案例来讲解算法的应用与提升。进阶篇引入当下热门的计算机视觉与自然语言处理,结合tensorflow框架展开实战分析,帮助同学们使用机器学习中的高阶算法进行实际应用。

过拟合 通俗一点地来说过拟合就是模型把数据学习的太彻底,以至于把噪声数据的特征也学习到了,这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据,即不能正确的分类,模型泛化能力太差。例如下面的例子。 上面左图表示size和prize的关系,我们学习到的模型曲线如右图所示 ...(2017-11-02 16:58:31)

线性回归的评价指标: RMSE MAE R2_score    R2_score越大越好,比如完全拟合,预测值和真实值一样,其残差就为0,则R的平方就为1。   Logistic 回归 log_loss neg_logloss越大越好。 ... ...(2018-12-22 10:38:29)

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初级基于XMPP的IM应用开发 1、 营内聊 是戴维营教育开发的实时聊天工具,主要用于学员和老师之间的及时交流。 2、 简单易懂的UI。 3、 XMPP协议原理和XMPPFramework框架讲解。 4、 XMPP的注册,登陆,自动登陆以及状态设置。 5、 实现好友聊天和群组聊天功能。 6、 实现文字、图片、语音、小段视频聊天。 StoryBoard搭建。 界面自动布局实践。 纯代码实现。

机器学习的一个前提是有大量的数据,机器学习的过程就是对这些大量数据进行学习训练,获得一个能用于预测的模型,从而在面对新的数据时,我们能进行准确的预测。 怎么理解呢? 回想我们读高三的时候,是不是每天都在做题,为最后的高考做准备。我们从题库中不断学习,不断做题,然后就掌握了各种知识和一些解题方法, ...(2017-04-22 11:31:48)

//样本数据 编号,色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,密度,含糖率,好瓜 1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,0.697,0.46,是 2,乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,0.774,0.376,是 3,乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,0.634,0.264,是 4,青 ...(2017-07-30 14:29:30)

大数据训练 ...(2017-08-30 10:59:12)

导语在笔者的上一篇文章中[1],使用了 k-NN 算法来识别手写字数据集,它的缺点是浪费存储空间且执行效率低。本文将使用决策树算法来解决同样的问题。相对 k-NN 算法,它更节约存储空间且执行效率更高。更重要的是,实施决策树算法的过程将训练算法并得到知识 —— 这是开发机器学习程序的一般步骤。一旦理 ...(2017-12-25 00:00:00)

本文主要参考“吴恩达deeplearning.ai——机器学习训练秘籍”(https://accepteddoge.github.io/machine-learning-yearning-cn/)进行学习整理的笔记。 一、训练集、开发集、测试集 训练集(training set)用于运行你的学习 ...(2018-12-12 17:47:34)

1.损失函数后面的epoch中出现剧烈的抖动,如下图所示,说明你的学习率在此时比较高,需要进行学习率的衰减。 2.损失函数在刚开的时候抖动,并且随着epoch的增加损失函数保持在一定的范围内,说明你的学习率比较大。 3.损失函数减少的比较缓慢,说明你的学习率比较小。 有关学习率的影响具体如 ...(2018-07-12 15:13:04)