5.1 Cost Function 假设训练样本为：{(x1),y(1)),(x(2),y(2)),...(x(m),y(m))} L = total no.of layers in network sL= no,of units(not counting bias unit) in layer L ...
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2018-03-21 22:25:50
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卷积层 Conv1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kern... ...
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2018-03-10 21:53:11
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作者：JSong，时间：2017.10.21 本文大量引用了 jasonfreak ( http://www.cnblogs.com/jasonfreak ) 的系列文章，在此进行注明和感谢. 广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变 ...
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2018-03-04 15:59:14
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基础 总和、平均数、中位数、最大值、最小值、众数 极差(range)、标准差(standard deviation，缩写s或SD)、方差(variance 标准差的平方) 相关系数 pearson相关系数 是研究变量之间线性相关程度的量 scipy.stats.stats.pearsonr(x,y) ...
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2018-02-23 13:22:31
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偏差方差权衡(bias variance trade off) 偏差：如果说一个模型欠拟合，也可以说它的偏差很大。 方差：如果说一个模型过拟合，也可以说它的方差很大。 训练误差 经验风险最小化(ERM) 选择参数，使得训练误差最小化，即 假设类H:所有假设构成的集合。 ERM的目标也可以写成选择假设 ...
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2018-02-04 19:29:32
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算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢？下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的、以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合，为了防止过拟合现象，我们要使用图下所示的正则化。因此我们试图通过下面的正则化项，来让参数的值尽可能小。正 ...
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2018-01-13 18:42:30
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决策树之ID3算法 Content 1.ID3概念 2.信息熵 3.信息增益 Information Gain 4. ID3 bias 5. Python算法实现（待定） 一、ID3概念 ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核 ...
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2018-01-10 13:55:59
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import numpy as np import random def genData(numPoints,bias,variance): x = np.zeros(shape=(numPoints,2)) y = np.zeros(shape=(numPoints)) for i in rang... ...
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2018-01-07 14:21:44
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本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范 ...
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编程语言 时间：
2018-01-02 13:19:47
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Learning Goals Understand what multi-task learning and transfer learning are Recognize bias, variance and data-mismatch by looking at the performances ...
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2017-12-26 22:45:24
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