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编码器部分: 由N个编码器层堆叠而成,每个编码器层由两个子层连接结构组成,第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接,第二个子层连接结...
2018年10月,Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for ...
GRU(Gated Recurrent Unit)也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消...
Dn=σ′(z1)w1⋅σ′(z2)w2⋅⋯⋅σ′(zn)wn𝐷𝑛=𝜎′(𝑧1)𝑤1⋅𝜎′(𝑧2)𝑤2⋅⋯⋅𝜎′(𝑧𝑛)𝑤𝑛
预测值和真实值经过某个函数计算出损失,并求解所有样本的平均损失,并且使得损失最小。
信息增益比本质: 是在信息增益的基础之上乘上一个惩罚参数。特征个数较多时,惩罚参数较小;特征个数较少时,惩罚参数较大。惩罚参数:数据集D以特征A作为随机变量的熵...
有的同学可能在大学学习过一门课程叫《数据结构》,里面有一个重要的结构就是“树”,和现实生活中的树一样,树的主要由四部分树根、树干、树枝、树叶组成,今天的决策树也...
在现实环境中,采集的数据(建模样本)往往是比例失衡的。比如:一个用于模型训练的数据集中,A 类样本占 95%,B 类样本占 5%。
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的 一种分类模型 ,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效,在实际中应用...
我们的目标就是找到 这个函数的最小值 ,也就是山底。最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向,然后沿着此方向向下走,对应到函数中,就是 找到给定点的梯度 ,...
✒️线性回归(Linear regression)是利用 回归方程(函数) 对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。
💡💡为什么要划分数据集呢? 结论:不能将所有数据集全部用于训练,为了能够评估模型的泛化能力,可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估,进而做出选择。因此需要使...
疑问:新来了一个病人(下图绿色的点),如何判断新来的病人(即绿色点)是良性肿瘤还是恶性肿瘤?
😎下图中,蓝色点是初始数据点, 用来训练模型。绿色的线用来表示最佳模型, 红色的线表示当前的模型
💥分类问题的典型应用场景如垃圾邮件识别就是一个2分类问题,使用相应的机器学习算法判定邮件属于垃圾邮件还是非垃圾邮件。如下图所示:
该网页从宣传自己的家乡出发,设计到家乡的旅游观光,生态环保,现代农业,人文精神,总共设计了五个页面,主要使用的布局房市flex布局,运用最基本的HTML内容。
思想就是将相邻元素两两比较,当一个元素大于右侧相邻元素时,交换他们的位置,小于右侧元素时,位置不变,最终序列中的最大元素,像气泡一样,到了最右侧。
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