hinton教授的本科生课程CSC321-机器学习中的神经网的笔记

paper 127：机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择
机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮 ...
机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)
版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: ...
机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础
版权声明:本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gma ...
机器学习中的规则化范数(L0, L1, L2, 核范数)
目录: 一.L0,L1范数二.L2范数三.核范数今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问 ...
机器学习中的损失函数（着重比较：hinge loss vs softmax loss）
https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f( ...
机器学习中的范数规则化 L0、L1与L2范数核范数与规则项参数选择
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http: ...
机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数
今天看到一篇讲机器学习范数规则化的文章,讲得特别好,记录学习一下.原博客地址(http://blog.csdn.net/zouxy09). 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化. ...
转：机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础
机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html 版 ...
机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数、核范数与规则项参数选择
装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理 ...

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