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    2019-08-20 10:43:32
    阅读量:2330
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  • 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:299
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  • 一.深度学习及其适用范围    大数据造就了深度学习,通过大量的数据训练,我们能够轻易的发现数据的规律,从而实现基于监督学习的数据预测。         没错,这里要强调的是基于监督学习的,也是迄今为止我在讲完深度学习基础所给出的知识范围。    基于卷积神经网络的深度学习(包括CNN、RNN),主要解决的领域是图像、文本、语音,问题聚焦在分类
    2017-06-06 23:17:44
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  • 今天,在GitHub上偶然看到了Kailash Ahirwar作者的一个项目cheatsheets-ai,该项目包含了从不同渠道收集的数十张速查表,涉及到大数据分析、机器学习和深度学习等领域,包括数据科学相关库Pandas、PySpark等,机器学习相关库Scikit-learn等,以及深度学习相关库TensorFlow等,非常适用于初学者。还等什么,赶快拿去用吧。1. 数据科学库速查表1. 1 ...
    2018-03-16 16:34:36
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  • 深度学习与机器学习的差异性主要表现在以下几个方面: 1、数据依赖性深度学习一般需要大量数据用于训练,而机器学习相对于深度学习没有那么大的数据依赖量,在数据相对较少的情况下也适用。2、硬件依赖深度学习复杂性更大,处理数据的硬件要求比较高,一般使用GPU并行处理,而机器学习相关模型一般在CPU上就可以完成处理。3、特征工程深度学习算法尝试从数据中学习到更加抽象的特征,使得用户不
    2017-04-11 23:39:13
    阅读量:843
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  • 一、深度学习在小数据集的表现深度学习在小数据集情况下获得好效果,可以从两个角度去解决:1、降低偏差,图像平移等操作2、降低方差,dropout、随机梯度下降先来看看深度学习在小数据集上表现的具体观点,来源于《撕起来了!谁说数据少就不能用深度学习?这锅俺不背!》原文:https://simplystatistics.org/2017/05/31/deeplearning-vs-leekass
    2017-07-08 12:11:08
    阅读量:15172
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  • github博客传送门博客园传送门什么样的数据集不适合用深度学习?数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变。对于...
    2018-12-26 19:23:19
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  • 深度学习在图上的应用ZhangZ,CuiP,ZhuW.DeepLearningonGraphs:ASurvey[J].2018.深度学习在大量领域表现出明显的效果,无论是语音,图像,还是自然语言处理。但是由于图结构数据具有独特的属性,深度学习并不是自然的适用。最近,在这个方向进行了大量的研究极大地促进了图分析技术。调研了可以应用于图的不同种类深度学习方法,主要...
    2019-01-23 14:25:17
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  • 方法一:增加数据量大部分过拟合产生的原因是因为数据量太少了。如果我们有成千上万的数据, 红线也会慢慢被拉直, 变得没那么扭曲。方法二:运用正规化.L1, l2 regularization等等, 这些方法适用于大多数的机器学习, 包括神经网络。他们的做法大同小异, 我们简化机器学习的关键公式为 y=Wx 。W为机器需要学习到的各种参数。在过拟合中, W 的值往往变化得特别大或特别小。为了不让...
    2019-01-15 11:42:15
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  • 简介自从AlphaGo出现以来,机器学习无疑是当今最火热的话题,而深度学习也成了机器学习领域内的热点,现在人工智能、大数据更是越来越贴近我们的日常生活,越来越多的人工智能应用开始在移植到移动端上,那能够快速高效地在移动端部署深度学习模型就变成亟待解决的问题了。现阶段app上使用的深度学习主要有两种模式:Online方式首先在移动端做初步预处理,然后把数据传到服务器进行预测后返回移...
    2019-04-27 14:47:28
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  • 在使用深度学习算法时,我们采样得到训练集,然后挑选参数去降低训练集误差。用训练好的模型对测试集进行验证,以得到泛化(测试)误差。在这个过程中,泛化误差期望会大于或等于训练误差期望。我们应朝以下方面努力,以提高算法精度:(1)降低训练误差;(2)缩小训练误差和泛化误差的差距。 这两个因素对应机器学习的两个主要挑战:欠拟合与过拟合。欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差,而过...
    2018-04-18 14:55:46
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