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深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

       在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。    
【方向】 7年前 2085

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第06章 决策树

（第一部分 机器学习基础）第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目（上）第02章 一个完整的机器学习项目（下）第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机 第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 （第二部分 神经网络
seancheney 7年前 1628

css基础

CSS  CSS介绍  导入css  Css选择器  CSS属性  CSS框模型 css介绍 1. css是什么 CSS 指层叠样式表 (Cascading Style Sheets)  样式定义如何显示 HTML 元素  样式通常存储在样式表
龙神之怒 8年前 1137

sklearn常见分类器的效果比较

sklearn 是 python 下的机器学习库。 scikit-learn的目的是作为一个“黑盒”来工作，即使用户不了解实现也能产生很好的结果。 其功能非常强大，当然也有很多不足的地方，就比如说神经网络就只有一个RBM（不是人民币哈）。但是，不管怎样，首荐
吞吞吐吐的 8年前 833

css基础（精英版）

css介绍 css是什么 css作用 css书写规则 基本语法 导入css 内联样式表 内部样式表 外部样式表 import导入 css选择器 id选择器 类选择器 元素选择器 伪类 2文本属性 3背景属性 注意 CSS 背景属性 列表属性 尺寸属性 表格属
龙神之怒 8年前 1196

可以多分类的神经网络

''' 11行神经网络① 层数可变，多类 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class BPNN(object): def __init__(self, neurals, epsil
吞吞吐吐的 8年前 610

面向机器学习的特征工程 七、非线性特征提取和模型堆叠

七、非线性特征提取和模型堆叠 来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：friedhelm739 校对：（虚位以待） 当在数据一个线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。但是如果数据形成更复杂的形状呢？一个平面（线性子空间）可以推广
布客飞龙 7年前 4599

特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

当在数据一个线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。但是如果数据形成更复杂的形状呢？一个平面（线性子空间）可以推广到一个 流形 （非线性子空间），它可以被认为是一个被各种拉伸和滚动的表面。 如果线性子空间是平的纸张，那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。你
技术小能手 7年前 2032

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