模型误差 模型误差 = 偏差(Bias) + 方差(Variance) + 不可避免的误差 偏差方差权衡 Bias Variance Trade off 偏差 (Bias) 导致偏差的主要原因：对问题本身的假设不正确! 如：非线性数据 使用线性回归 欠拟合 方差(Variance) 数据的一点点扰动 ...
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2021-02-04 12:25:17
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模型正则化 Regularization 岭回归实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) x = np.random.uniform(-3.0, 3.0, size=100) X = x.resh ...
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2021-02-04 12:23:51
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TensorFlow损失函数 正如前面所讨论的，在回归中定义了损失函数或目标函数，其目的是找到使损失最小化的系数。本文将介绍如何在 TensorFlow 中定义损失函数，并根据问题选择合适的损失函数。 声明一个损失函数需要将系数定义为变量，将数据集定义为占位符。可以有一个常学习率或变化的学习率和正则 ...
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2021-01-30 12:19:01
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TensorFlow优化器及用法 函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。 在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本文将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。 按照损失函数的负梯度成比例 ...
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2021-01-30 12:17:31
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损失函数 总损失定义为： yi为第i个训练样本的真实值 h(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数 又称最小二乘法 正规方程 理解：X为特征值矩阵，y为目标值矩阵。直接求到最好的结果 缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢并且得不到结果 其中y是真实值矩阵，X是特征值矩阵，w是权重矩阵 对其求解关 ...
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2021-01-25 11:38:16
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逻辑回归实现 相关库引用 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 加载数据 data = pd.read_csv ...
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2021-01-22 12:24:47
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=18993 在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ?：Rp→R使得 可视化考虑一个简单的抛物线函数（在维度1中）f（x）= x ^ 2 / 2，然后f ?（2）是线x?2x与函数f（x）之 ...
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2021-01-22 12:17:59
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线性回归实现 相关库引用 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 加载数据 data = pd.read_csv ...
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2021-01-18 11:03:49
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关系图： mysqld: mysql的核心服务程序，二进制格式（不可修改），所有的mysql服务启动，最终都会回归到此 PS：可以临时设定一些参数，用于临时启动服务： --skip-grant-tables --skip-networking --defaults-file=/root/mysql/ ...
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2021-01-15 12:04:33
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上大学后，就一直想着写这技术博客，用来记载学过的技术。可是一直没有行动。这次上班了，由于前端技术的短板，任务总是事倍功半。这次下定决心，认真的将日后工作中，学习中遇到的技术问题记载下载。方便日后回顾。 回归正题，公司用到的框架的是vue，这几周恶补了一下前端，今天正好学到了axios，就从这里开始记 ...
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2021-01-13 11:13:47
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