Python

这是我参与8月更文挑战的第31天，活动详情查看：8月更文挑战 一 简介 数据归一化是机器学习领域的一种对数据处理的常规方式。在传统机器学习领域，由于各特征的量纲不一致，可能出现建模过程中量纲较大的特征

这是我参与8月更文挑战的第29天，活动详情查看：8月更文挑战 一 简介 和Sigmoid、tanh激活函数不同，ReLU激活函数的叠加并不会出现梯度消失或者梯度爆炸，但ReLU激活函数中使得部分数值归

这是我参与8月更文挑战的第28天，活动详情查看：8月更文挑战 一 Xavier方法 1.1 Xavier初始化参数方法基础理论 对于Glorot条件，正向传播时候数据流经每一层前后的方差一致，并且反向

这是我参与8月更文挑战的第9天，活动详情查看：8月更文挑战 一、背景 国内官方教程 菜鸟教程 其他教程 Python 语言相比Java , 抽象程度更高，更接近自然语言，容易上手，同样的功能Pytho

这是我参与8月更文挑战的第26天，活动详情查看：8月更文挑战 一 梯度消失与梯度爆炸 对于神经网络这个复杂系统来说，在模型训练过程中，一个最基础、同时也最常见的问题，就是梯度消失和梯度爆炸。 神经网络

这是我参与8月更文挑战的第25天，活动详情查看：8月更文挑战 一 模型拟合度概念 在所有的模型优化问题中，最基础的也是最核心的问题，就是关于模型拟合程度的探讨与优化。模型如果能很好的捕捉总体规律，就能

这是我参与8月更文挑战的第24天，活动详情查看：8月更文挑战 一 手动创建实例 通过手动创建一个实例，来观察在小批梯度下降过程中，损失函数是如何根据数据数据变化而变化的，指出一个常见的误区、以及解决一

这是我参与8月更文挑战的第23天，活动详情查看：8月更文挑战 一 简介 对模型好坏进行评估，使用准确率、MSE等指标，模型评估是围绕某项指标在进行评估，指标好模型就好，指标不好模型就不好，其实并不完全

这是我参与8月更文挑战的第22天，活动详情查看：8月更文挑战 一 简介 softmax主要针对多分类处理，面对分类问题，更为通用的处理办法将其转化为哑变量的形式，然后使用softmax回归进行处理，这

这是我参与8月更文挑战的第21天，活动详情查看：8月更文挑战 一 建模流程 逻辑回归相对于线性回归来说，就是输出层上进行了sigmoid的激活函数处理，从而使线性加权求和汇总进行了0,1放缩。其建模流

这是我参与8月更文挑战的第20天，活动详情查看：8月更文挑战 一 简介 Tensorboard原本是TensorFlow的可视化工具，其他深度学习计算框架也可使用TensorBoard工具进行可视化操

这是我参与8月更文挑战的第18天，活动详情查看：8月更文挑战 一 深度学习建模流程 在实际深度学习建模过程中，无论是手动实现还是调库实现，都需要遵循深度学习建模一般流程。 模型选择：在深度学习领域，模

这是我参与8月更文挑战的第17天，活动详情查看：8月更文挑战 一 简介 相比于传统的机器学习，深度学习的数据集更加复杂，大多数情况也无法把数据生成数据表来查看，在建模过程中，往往都是设计完模型结构后直

这是我参与8月更文挑战的第16天，活动详情查看：8月更文挑战 一 随机森林回归简介 class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor (n_estimators

这是我参与8月更文挑战的第15天，活动详情查看：8月更文挑战 一 随机森林简介 集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通 过

一 重要参数 1.1 criterion 回归树衡量分枝质量的指标 mse 使用均方误差mean squared error(MSE)，父节点和叶子节点之间的均方误差的差作为特征选择的标准，通过使用叶

这是我参与8月更文挑战的第13天，活动详情查看：8月更文挑战 一 概述篇 1.1 决策树的工作原理 决策树（Decision Tree）作为一种非参数的有监督学习方法，可以从一系列有特征和标签的数据中