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【机器学习入门系列】 Error 的来源:偏差和方差
机器学习
人工智能
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本文介绍了机器学习中的偏差和方差问题,以及如何解决这些问题。首先介绍了偏差和方差的定义以及它们对模型的影响,然后介绍了如何通过增加训练数据、使用正则化方法、采用交叉验证等方法来降低偏差和方差,最后给出了这些方法在实际应用中的效果和优缺点。
张耀琦
2017-04-25
1.4K
0
【机器学习入门系列】Regression 回归:案例研究
机器学习
人工智能
深度学习
大数据
该文总结了通过梯度下降算法对函数进行优化的方法,包括初始化、梯度下降、优化目标、损失函数、正则化等步骤。同时介绍了如何通过损失函数、梯度、优化算法、模型参数、训练数据、过拟合、正则化、最优解等概念进行模型训练和优化。
张耀琦
2017-04-24
2.8K
2
【机器学习入门系列】简介
机器学习
深度学习
人脸识别
本文介绍了深度学习的基本概念、发展历程、常见算法和应用场景。同时,通过AlphaGo和GPT等实例,阐述了深度学习在现实生活中的应用。最后,文章探讨了深度学习未来的发展趋势和方向,包括强化学习、半监督学习、迁移学习、结构化学习和自动机器学习等领域。
张耀琦
2017-04-07
2.1K
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