”学习过程的小问题“ 的搜索结果

     在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合，...

     机器学习模型训练全流程！ 周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习...

     深度Q网络与Q学习的目标价值以及价值的更新方式都非常相似。主要的不同在于：深度Q网络将Q学习与深度学习结合，用深度网络来近似动作价值函数，而Q学习则是采用表格存储；深度Q网络采用经验回放的训练方式，从历史...

     机器学习期末考试 一、机器学习链接 1、机器学习期末复习试卷_zhouyan2000的博客-程序员宅基地_机器学习期末考试} 2、[机器学习笔试题]((4条消息) 机器学习笔试题目_北冥有小鱼-程序员宅基地_机器学习题目) 3、机器学习面试...

     大数据依然是当下热门的技术之一，就犹如之前的移动开发刚开始火的时候一样，之前写了一系列的大数据开发所需的组件安装，但还从来没想过要怎么学习大数据，正好趁这次机会写一写。大数据技术是当前互联网和信息化...

     监督学习的特点是既有输入，也有结果。 我们输入的数据是（x，y）这种样本点的模式，x是我们输入的数据量，y是我们想要的结果。通过学习系统得到一个模型，得到一个y和x的函数关系，或者一个条件概率模型，即y在x...

     那么，现在的问题是，我们能否构建不关注像素级细节，只编码足以区分不同对象的高阶特征的表示学习算法？通过对比学习，研究人员正试图解决这个问题。 什么是对比学习？ 对比学习是一种自监督学习方法，用于在没有...

     本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响，以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。 在机器学习中，监督式学习（Supervised Learning）通过定义一个模型，并根据训练集上的数据估计最优参数...

     机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析和解决问题的技术。一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并...

     什么是强化学习 强化学习是一种从行动中学习的计算方法。强化学习循环输出state，action和reward的序列，agent的目的是最大化预计累计奖励(expected cumulative reward) 为什么 Agent 的目标是最大化预期的累积...

C#学习

标签：   c语言  c  c语言程序设计

     本课程不适合0基础新手学习...在讲解过程中做到以下几点： 1. 指导部分初级学员全面提升自己的综合水平， 包括思考问题的方法、 英语能力、如何做领域突破 2. 帮助梳理计算机整体体系， 尤其是数据结构相关内容  

     卷积是指在滑动中提取特征的过程，可以形象地理解为用放大镜把每步都放大并且拍下来，再把拍下来的图片拼接成一个新的大图片的过程。 2D卷积是一个相当简单的操作： 我们先从一个小小的权重矩阵，也就是 卷积核...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章