2020年4月18日

SAS统计初学1-卡方检验

摘要:卡方检验 卡方检验的核心思想 卡方值的计算与意义 卡方检验的样本量要求 适用于四格表应用条件 R×C表卡方检验应用条件 卡方检验最常见的用途 卡方检验步骤 卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。 它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的 阅读全文

posted @ 2020-04-18 18:09 多一点 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年12月28日

动手学深度学习18- 模型构造基础Module类的操作手册

摘要:<! TOC "模型的构造" "通过Module类来构造模型" "Module的子类" "Sequential类" "ModuleList 类" "ModuleDict类" "构造复杂的模型" "小结" <! /TOC 模型的构造 回顾之前的3.10章节中的多层感知机的简洁实现中,含但隐藏层的多层感 阅读全文

posted @ 2019-12-28 20:47 多一点 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年12月14日

动手学深度学习17-kaggle竞赛实践小项目房价预测

摘要:<! TOC "kaggle竞赛" "获取和读取数据集" "数据预处理" "找出所有数值型的特征,然后标准化" "处理离散值特征" "转化为DNArray后续训练" "训练模型" "k折交叉验证" "预测样本,并提交结果" <! /TOC kaggle竞赛 本节将动手操作实践一个kaggle比赛,房 阅读全文

posted @ 2019-12-14 10:14 多一点 阅读(207) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月16日

动手学深度学习16- 深度学习的数值稳定性和模型初始化

摘要:<! TOC "衰减和爆炸" "随机初始化模型参数" "pytorch的默认随机初始化" "Xavier随机初始化" "小结" <! /TOC 深度学习的数值稳定性问题以及模型参数的初始化方法。 深度学习有关数值稳定性的典型问题是衰减(vanishing) 和爆照(explosion) 衰减和爆炸 阅读全文

posted @ 2019-11-16 20:08 多一点 阅读(254) 评论(0) 推荐(0) 编辑

动手学深度学习15-深度学习-正向传播、反向传播和计算图

摘要:<! TOC "正向传播" "反向传播" "训练深度学习模型" "小结" <! /TOC 前几节里面我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。在实现中,我们只提供了模型的正向传播的(forward propagation)计算,即对于输入计算模型输出,然后通过autograd模块来调用系统自 阅读全文

posted @ 2019-11-16 11:03 多一点 阅读(466) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月15日

动手学深度学习14- pytorch Dropout 实现与原理

摘要:<! TOC "方法" "从零开始实现" "定义模型参数" "网络" "评估函数" "优化方法" "定义损失函数" "数据提取与训练评估" "pytorch简洁实现" "小结" <! /TOC 针对深度学习中的过拟合问题,通常使用丢弃法(dropout),丢弃法有很多的变体,本文提高的丢弃法特指倒置 阅读全文

posted @ 2019-11-15 17:00 多一点 阅读(677) 评论(0) 推荐(1) 编辑

转 深度学习—过拟合问题

摘要:1、过拟合问题 欠拟合:根本原因是特征维度过少,模型过于简单,导致拟合的函数无法满足训练集,误差较大; 解决方法:增加特征维度,增加训练数据; 过拟合:根本原因是特征维度过多,模型假设过于复杂,参数过多,训练数据过少,噪声过多,导致拟合的函数完美的预测训练集,但对新数据的测试集预测结果差。 过度的拟 阅读全文

posted @ 2019-11-15 14:30 多一点 阅读(90) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2019年11月11日

动手学深度学习13-权重衰减

摘要:<! TOC "权重衰减" "高维线性回归实验" "从零开始实现" "初始化模型参数" "定义L2范数惩罚项" "定义训练和测试" "使用权重衰减" "pytorch简洁实现" "小结" <! /TOC 上一节中提提到的过拟合现象,在模型的训练误差远小于测试集上的误差。虽然增大训练接数据集可以减轻过 阅读全文

posted @ 2019-11-11 14:14 多一点 阅读(763) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月8日

动手学深度学习12- 模型选择,欠拟合和过拟合

摘要:"模型选择、欠拟合和过拟合" "训练误差和泛化误差" "模型选择" "K折交叉验证" "欠拟合和过拟合" "模型复杂度" "训练数据集大小" "多项式函数拟合实验" "定义、训练和测试模型" "欠拟合" "过拟合" "小结" 模型选择、欠拟合和过拟合 前几节给予Fashion_MNIST数据集的实验 阅读全文

posted @ 2019-11-08 18:31 多一点 阅读(275) 评论(0) 推荐(0) 编辑

markdown 希腊字母

摘要:字母名称 大写 markdown原文 小写 markdown原文alpha A A α \alphabeta B B β \betagamma Γ \Gamma γ \gammadelta Δ \Delta δ \deltaepsilon E E ϵ \epsilonε \varepsilonzet 阅读全文

posted @ 2019-11-08 16:10 多一点 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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