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《python深度学习》笔记 4.4、过拟合与欠拟合（解决过拟合常见方法） 一、总结 一句话总结： 减小网络大小 添加权重正则化 添加 dropout 正则化 1、机器学习的根本问题？ 优化和泛化之间的对立：机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对立。 2、机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对立：优 阅读全文
posted @ 2020-10-07 23:41
范仁义
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《python深度学习》笔记 4.3、数据预处理、特征工程和特征学习 一、总结 一句话总结： 神经网络的数据预处理：向量化、标准化、处理缺失 值和特征提取。 特征工程：利用你自己关于数据和机器学习算法（这里指神经网络）的知识对数据进行硬编码的变换（不是模型学到的），以改善模型的效果。 1、神经网络的 阅读全文
posted @ 2020-10-07 21:32
范仁义
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《python深度学习》笔记 4.1-4.2、机器学习的四个分支 一、总结 一句话总结： 弄清楚分类便于构建知识架构：监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习 1、虽然监督学习主要包括分类和回归，但还有更多的奇特变体，主要包括如下几种？ 序列生成（sequence generation）：给定一张 阅读全文
posted @ 2020-10-07 20:29
范仁义
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《python深度学习》笔记 3.6、预测房价：回归问题 一、总结 一句话总结： (404, 13)对应模型输入是13维度：因为train_data的结构是(404, 13)，也就是13维，所以模型输入维度就是13维 输出层一个神经元拟合任何数：因为是回归问题，所以输出层就是只有一个神经元的dens 阅读全文
posted @ 2020-10-07 02:57
范仁义
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《python深度学习》笔记 3.5、路透社数据集：多分类问题 一、总结 一句话总结： 对于文字分类，可以转化为类似one_hot的方式，也就是单词数字对应的位置为1 def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): results = np. 阅读全文
posted @ 2020-10-07 01:31
范仁义
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