热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 不懂数据库的程序员不是合格的程序员,正在学Python的我怎么能不懂数据库,几经思考,终于选了数据库经典入门课程MySQL开始学习。可是刚一开始学我就遇到了难题~!SQL语句insert、delete、update、select增删改查?怎么数据库和学英语一样还要背语法!网上查了好久,才明白想要学数据库,就得先学会使用SQLiteExpert等数据库工具,还有执行SQL语句进行“增删改查...
    2019-08-20 10:43:32
    阅读量:1288
    评论:4
  • 数据量至少是参数量的10倍不然很容易欠拟合。加大数据量其实也是一种加入先验的方式。
    2019-06-20 11:09:06
    阅读量:167
    评论:0
  • 大数据是我们现在经常听到的一个词,在互联网时代迅速发展的今天,大数据的应用范围越来越广,但是深度学习这个词对于很多人来说是比较陌生的,深度学习是什么,是一种要求还是一种技术,这种技术与我们日常可能听到的词例如机器人、人工智能都是息息相关的,在现在为什么深度学习会受到重视,这也是得益于人工智能以及大数据等技术受到的重视,很多做的比较成功的互联网公司在深度学习上也做的很好,投入的精力也处于行业的领先地...
    2018-06-01 15:03:08
    阅读量:1246
    评论:0
  • input_dataimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportos#imagenromsimg_width=208img_hight=208defget_files(file_dir):"""Args:filedirectoryReturns:listof...
    2018-03-25 10:34:52
    阅读量:242
    评论:0
  • 前言《数据量不够大,别玩深度学习》2017年JeffLeek在SimplyStats上发表了一篇题为《数据量不够大,别玩深度学习》(Don’tusedeeplearningyourdataisn’tthatbig)的博文。作者指出,当样本数据集很小时,简单的线性模型也能优于深度网络模型的。为了证明自己的论点,Leek举了一个基于MNIST数据库进行图像识别的...
    2019-09-21 10:34:48
    阅读量:37
    评论:0
  • 关于访问Oldpan博客,分享人工智能有趣消息,持续酝酿深度学习质量文。前言深度学习近两年来发展极为迅速,在计算能力大大提高的情况下,很多深度学习方向的思想都得以实现。但是,深度学习有一个令人头疼的缺点,那就是需要大量样本来进行训练才能达到较好的泛化。虽然我们有迁移学习可以适当减少我们需要的数据量,亦或者,我们可以通过数据增强的方式来翻倍我们的数据:imgua,强大的图像增强工具图...
    2018-10-21 20:11:09
    阅读量:1680
    评论:0
  • 深度学习——数据预处理篇文章目录深度学习——数据预处理篇**一、前言****二、常用的数据预处理方法**零均值化(中心化)数据归一化(normalization)主成分分析(PCA、PrincipalComponentAnalysis)白化(whitening)**三、注意事项****四、References**一、前言深度学习和机器学习一个重要的区别就是在于数据量的大小。就目前的大量实...
    2019-02-18 11:18:43
    阅读量:739
    评论:2
  • 1)深度学习(DeepLearning)只是机器学习(MachineLearning)的一种类别,一个子领域。机器学习>深度学习2)大数据(BigData)不是具体的方法,甚至不算具体的研究学科,而只是对某一类问题,或需处理的数据的描述。具体来说:1)机器学习(MachineLearning)是一个大的方向,里面包括了很多种approach。任务也可以不同,可以是预测(p...
    2019-03-24 15:16:04
    阅读量:828
    评论:0
  • 首先,回顾几个概念:过拟合:数据量过大,模型为了尽可能的拟合数据,不断委屈自己适应训练数据。此时,模型在训练数据上效果很好,在测试数据上效果很差欠拟合:模型没有完全拟合数据,比如一个随机初始化的模型。此时,模型在训练数据和测试数据上效果都很差数据量过少,不属于以上两种情况,此时模型稍加训练便可以拟合训练数据。此时模型在训练数据上表现很好,在测试数据上表现很差...
    2019-03-21 15:14:05
    阅读量:806
    评论:0
  • 一.AI&ML&DL1.机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习受到了人工神经网络的影响,驱动了机器学习的发展,是机器学习的一个子集。二.AL&DL的区别1.数据量深度学习比较适合数据量比较大的情况,而传统的机器学习的话在小数据量的情况下效果会好一点2.硬件依赖深度学习算法需要进行大量的矩阵运算,需要高端的硬件设备,像GPU3.特征工程在机器学习方法中,几...
    2019-03-09 12:40:13
    阅读量:126
    评论:0