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python 基础和机器学习

等 1 人关注共17篇文章创建于2021-08-09

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神经网络之归一化与Batch Normalization理论

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

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3月前

深度学习之神经元活性失效与学习率优化

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

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3月前

深度学习之Xarier方法与kaiming方法

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

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3月前

Python3 基础从入门到理解

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

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神经网络之梯度不平稳性

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

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3月前

深度学习之模型拟合度概念介绍与欠拟合模型的结构调整

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

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3月前

神经网络损失函数随机创建详解

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

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3月前

深度建模目标与性能评估

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

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3月前

神经网络之softmax回归建模

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

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3月前

深度学习之逻辑回归建模

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

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