A more complex model does not always lead to better performance on testing data. Because error due to both of 'bias' and 'variance'. From training data, we can find \(f^*\), \(f^*\) is an enstimator of \(\hat{f}\) bias (偏差) 和 variance (方差) 的直观表示: 数学公

​ 事前  : kaggle地址:ML2021Spring-hw1 | Kaggle 我的git地址: https://github.com/xiaolilaoli/lihongyi2022homework/tree/main/hw1_covidpred 当然作为新手,我也是参考的其他大神的.参考的过多,我就不一一放地址了,在这里谢过各位大佬.如果和我一样的新手,调试代码看张量流动绝对是一个好用的方法. 作业介绍: 说的是啊 这个美国,好像是有40个州, 这四十个州呢 ,统计了连续三天的新冠阳性

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79821852 1 词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章.所以处理NLP问题时,怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题. 因为语言模型的输入词语必须是数值化的,所以必须想到一种方式将字符串形式的输入词语转变成数值型.由此,人们想到了用一个向量来表示词组.在很久以前,人们常用one-hot对词组进行编码,这种编码的特点是,对于用来表示每个词组的向量

参考资料 感知机模型:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6042320.html DNN:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6418668.htm 激活函数:https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893 ------------------------------------------------------- 激活函数为f(x)=x为例子

NABCD模型分析: NABCD模型分析 1.N——need需求 随着时代的进步,人们生活水平的提高,现在手机的普及率已经非常高了,而且现在的家长很多时候会忙于工作,很少会花时间出来给自己读小学的孩子每天出四则运算练习题.但是,由于数学是靠练习来提高的,所以很多老师会布置家长每天都给孩子们出一些练习题练习.随着需要的出现,四则运算APP就应顺世而出.我们做的这个软件,想把手机和学习连接起来,方便,实用,快捷,有效率. 2.A——approach做法 在学生的手机或家长的手机安装我们的APP,只要

1.N(Need 需求): 随着生活水平的提高,每个家庭中都会有电脑和移动设备,可以更加快捷方便使用软件.以前孩子练习计算能力需要通做习题卷或老师出题目来进行,但现在只要通过这个四则运算的程序,可以自动生成题目,孩子可以自行进行训练,老师不需要再费劲脑汁地想题目,父母可以对孩子计算的学习状况可以更方便快捷地了解到,而且还能充当计算器去计算,界面各加地简单人性化. 2.A(Approach 做法): 1.随机自动生成题目 2.选择题目的类型难度 3.即时反馈答案是否正确 4.统计正确题数,反馈做计

深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结. 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系,得到中间输出结果:$$z=\sum\limits_{i=1}^mw_ix_i + b$$ 接着是一个神经元激活函数: $$sign(z)=\begin{cases}

  0 推荐技术      1)协同过滤:                (1)基于user的协同过滤:根据历史日志中用户年龄,性别,行为,偏好等特征计算user之间的相似度,根据相似user对item的评分推荐item.缺点:新用户冷启动问题和数据稀疏不能找到置信的相似用户进行推荐.                (2)基于item的协同过滤:根据item维度的特征计算item之间的相似度,推荐user偏好item相似的item.                (3)基于社交网络:根据user

一.  数据集的准备与预处理 1 . 收集dataset (大量用户名--包含正常用户名与非法用户名) 包含两个txt文件  legal_name.txt  ilegal_name.txt. 如下图所示 2. 用文件进行预处理 # Data sets import os import pandas as pd DATAPATH = "../dataset" POS = os.path.join(DATAPATH, "legal_name.txt") POS_OUTP

原文:http://www.52cs.org/?p=1046 闲聊DNN CTR预估模型 Written by b manongb 作者:Kintocai, 北京大学硕士, 现就职于腾讯. 伦敦大学张伟楠博士在携程深度学习Meetup[1]上分享了Talk<Deep Learning over Multi-field Categorical Data – A Case Study on User Response Prediction in Display Ads>.他在2016 ECIR发表

本作业使用神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.html 由于逻辑回归是线性分类(它的假设函数是一个线性函数,就是划一条直线,把数据分成了两类.可参考这篇文章中的:②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 部分 的图片) 对于一些复杂的类别,逻辑回归就解决不了了.比如下面这个图片中的分类.(无法通

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

线性模型通过特征间的现行组合来表达“结果-特征集合”之间的对应关系.由于线性模型的表达能力有限,在实践中,只能通过增加“特征计算”的复杂度来优化模型.比如,在广告CTR预估应用中,除了“标题长度.描述长度.位次.广告id,cookie“等这样的简单原始特征,还有大量的组合特征(比如”位次-cookie“ 表示用户对位次的偏好).事实上,现在很多搜索引擎的广告系统用的都是Logistic Regression模型(线性),而模型团队最重要的工作之一就是“特征工程 (feature engineer

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在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结.里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid.实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少.这些损失函数和激活函数如何选择呢?下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结. 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题 在讲反向传播算法时,我们用均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例,首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题. 首先我们回顾下Sigmoid激

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"知物由学"是网易云易盾打造的一个品牌栏目,词语出自汉·王充<论衡·实知>.人,能力有高下之分,学习才知道事物的道理,而后才有智慧,不去求问就不会知道."知物由学"希望通过一篇篇技术干货.趋势解读.人物思考和沉淀给你带来收获的同时,也希望打开你的眼界,成就不一样的你.当然,如果你有不错的认知或分享,也欢迎通过邮件(zhangyong02@corp.netease.com)投稿. 以下是正文: 本文作者:ArturBaćmaga,YND的AI专家. 想象一

WebDNN:Web浏览器上最快的DNN执行框架 为什么需要WebDNN? 深层神经网络(DNN)在许多应用中受到越来越多的关注. 然而,它需要大量的计算资源,并且有许多巨大的过程来设置基于执行环境的硬件加速,如 GPGPU. 因此,为终端用户提供DNN应用非常困难. WebDNN通过使用Web浏览器作为无安装的 DNN 执行框架来解决此问题. 该框架优化了经过训练的DNN模型,以压缩模型数据并加快执行速度,并使用新颖的JavaScript API(如WebAssembly和WebGPU)执行,

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