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一文概览神经网络模型
一般的,神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈,可以分为两种:前馈神经网络和反馈神经网络。如何网络结构设计。
神经网络拟合能力的提升之路(Pyhton)
原理上讲,神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布(x)可以映射到输出(y)的数学函数 f(x),而拟合效果的好坏取决于数据及模型。 那对于如何提升拟合能力呢?
神经元谈到深度神经网络
序列文章 上文[《一文速览机器学习的类别(Python代码)》](https://www.jianshu.com/p/fbe59dc46907) 提到逻辑回归并做了简单介绍
分布式机器学习原理及实战(Pyspark)
在分布式训练中,用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享,这些处理器称为工作器节点,通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。
异常检测算法速览(Python代码)
一、异常检测简介 异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据,也被称为离群点、异常值检测等等。 1.1 异常检测适用的场景 异常检测算法适用的场景特点有: (1)无标签或者类别极不均衡
一篇白话机器学习概念
机器学习看似高深的术语,其实就在生活中,古语有云:“一叶落而知天下秋”,意思是从一片树叶的凋落,就可以知道秋天将要到来。这其中蕴含了朴素的机器学习的思想,揭示了可以通过学习对“落
几经沉浮,人工智能(AI)前路何方?
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网,人工智能(AI)正赋能各个产业,推动着人类进入智能时代。 本文从介绍人工智能及主要的思想派系,进一步系统地梳理了其发展历程、标志性成果
半监督算法概览(Python)
半监督学习是介于传统监督学习和无监督学习之间,其思想是在标记样本数量较少的情况下,通过在模型训练中直接引入无标记样本,以充分捕捉数据整体潜在分布,以改善如传统无监督学习过程盲目性、监督学习样本不足。
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