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第七章 网络优化与正则化（7.3，7.4，7.5）
7.3 参数初始化 预训练初始化一个已经在大规模数据上训练过的模型可以提供一个好的参数初始值 随机初始化对称权重现象：logistic回归和感知器中一般将参数全部初始化为0，...
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第七章 网络优化与正则化(7.1，7.2)优化（经验风险最小）、正则化（降低模型复杂度） 7.1 网络优化 7.1.1 网络优化的难点 结构差异大 没有通用的优化算法 超参数多 非凸优化问题 参数初始化 逃离局部最优...
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分类算法3_SVM数学推导部分SVM优化部分简述 1.问题引入 对于如上如图的红、紫色样本点，希望找到一决策边界 （表示权重向量，表示样本特征矩阵，b 表示偏置）使得 两条平行与决策边界的虚线到决策边界...
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分类算法1_常见概念
首先要了解的是目前机器学习工作中，最常见的三种任务就是：1.回归2.分类3.聚类 以下给出三种任务最本质和通俗的理解：回归（regression） ：定量输出称为回归，或者...
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anaconda常用命令anaconda conda 常命令conda -V 检查是否安装以及当前conda的版本conda list 查看安装了那些包conda env list 或 conda ...
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降维算法1_PCA 原理理解PCA基本原理 1.引入及理解 What PCA(主成分分析)是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而...
