摘要:
1-3月 1. 机器学习理论与实践 1月 1)classfication (K近邻,决策树,支持向量机,朴素贝叶斯,逻辑回归,adaboost) NLP number K近邻 KNeighborsClassifier -> K-D Tree, Ball Treeic LogistRegression 阅读全文
posted @ 2018-12-23 16:33
学海无涯苦作舟_书山有路勤为径
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摘要:
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 避免过拟合的方法有很多:Early stopping、数据集扩增(Data augmentation)、正则化(Regularization)包括L1、L2(L2 regularization也叫weight decay),dropout。 L2 regular 阅读全文
posted @ 2018-12-23 15:25
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