回归 决策树也可以用于执行回归任务。我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树，并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练，指定max_depth=2： import numpy as np # Quadratic training set + noise ...
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2020-03-02 12:41:31
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提出动机 __训练层面__ 1. CNN对见过的样本有好的泛化能力，而没见过的样本则比较差（例：看过正脸很难识别侧脸）。这就是CNN的归纳偏置（inductive bias）。 2. 为了取得对大部分情况都好的泛化能力，需要各种情况的训练样本，这样大大增加训练代价。 3. Capsule希望能够学习 ...
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2020-02-28 11:48:44
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这篇博文主要是解释偏差和方差，以及如何利用偏差和方差理解机器学习算法的泛化性能 综述 在有监督学习中，对于任何学习算法而言，他们的预测误差可分解为三部分 偏差 方差 噪声 噪声属于不可约减误差，无论使用哪种算法，都无法减少噪声。 通常噪声是从问题的选定框架中引入的错误，也可能是由诸如未知变量之类的因 ...
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2020-02-23 22:09:21
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IFC4中增加的类 实体定义： 空间元素是可用于定义空间结构或定义空间分区的所有空间元素的泛化。 层次空间结构元素ifcspatialstructurelement 空间结构是项目的层次分解。该空间结构通常用于提供项目结构来组织建筑项目。 空间项目结构可以根据建筑项目的需要定义尽可能多的分解级别。空 ...
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2020-02-20 20:07:59
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优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值，但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标：训练集损失函数值 深度学习目标：测试集损失函数值（泛化性） 1 %matplotlib inline 2 import sys 3 import d2lzh1 ...
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2020-02-20 13:14:49
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模型过拟合欠拟合 训练误差和泛化误差 训练误差 指模型在训练数据集上表现出的误差 泛化误差 指模型在任意?个测试数据样本上表现出的误差的期望 我们的注意力应集中于降低泛化误差，使模型具有更好的普适性。 模型选择 验证数据集 （validation set） 预留?部分在训练数据集和测试数据集以外的数 ...
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2020-02-19 21:02:57
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一、泛化(Generanization) 图： 泛化简单的说就是继承关系，在java中就是extend。表示一般与特殊的关系。如鸭子是鸟的一种，即有鸭子的特性也有鸟的共性。用带空心的三角箭头的实线指向父类。 二、接口与实现 图: 这种关系其实就是java里面的implements，是类与接口的关系。 ...
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2020-02-15 13:41:33
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训练误差和泛化误差 需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函 ...
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2020-02-15 13:40:33
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过拟合、欠拟合及其解决方案 1. 过拟合、欠拟合的概念 2. 权重衰减（通过l2正则化惩罚权重比较大的项） 3. 丢弃法(drop out) 4. 实验 1.过拟合、欠拟合的概念 1.1训练误差和泛化误差 前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并 ...
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2020-02-15 11:52:09
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我们经常使用到UML类图，常见6种关系，1张表整理清楚，必须记住啦：泛化、实现、组合、聚合、关联、依赖。
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2020-02-08 13:18:19
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