愤怒的李小白

激活函数的作用是什么？ 激活函数的作用是：引入非线性因素，提高了模型的表达能力。如果没有激活函数，那么模型就只有线性变换，可想而知线性模型能表达的空间是有限的。而激活函数引入...

愤怒的李小白

1.为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失 交叉熵做损失函数，训练时传播的梯度和训练误差是成正比的（单调），而当采用均方误差做损失函数时，训练时传播的梯度和训练误差不是成正比的...

愤怒的李小白

优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。缺点：对离群点敏感。适用数据类型：数值型和标称型数据。 (1) 收集数据：可以使用任意方法。(2) 准备数据...

愤怒的李小白

k近邻算法的k值怎么选择 具体做法是让k从1开始取值直到取到你认为合适的上限(一般来说这个上限不会太大，这里我们选取上限为8)，对每一个k值进行聚类并且记下对于的SSE(误差...

愤怒的李小白

简单介绍一下RNN、LSTM、GRU？他们的区别和联系是什么？ RNN即Recurrent Neural Networks、循环神经网络，本质是一个全连接网络，但是因为当前时...

Lornatang

第二章 K-近邻算法(代码) K-近邻算法优缺点-. 优点:精度高,对异常值步敏感，无数据输入假定。缺点:计算复杂度高，空间复杂度高。范围:数值型和标称型。 测试分类器错误率...

刘倢嘉

在前两周的课堂抽签中，我们小组抽到了熟悉的波普艺术，我们也通过一周的收集和整理，完成了波普艺术的ppt并在今天完成了演讲，所以在听取了别的小组同学的建议和想法后，在此做一个简...

愤怒的李小白

模型融合应用广发的原因： 可以通过数学证明模型，随着集成中个体分类器数目T 的增大，集成的错误率将指数级下降，最终趋向于零。具体证明在周志华和李航老师的书中都有。 模型融合是...