丽湖学校树师德、正师风 杜绝有偿家教

变身爱好者论坛

2019年09月02日 22:19

字体:标准

关于如何学习机器学习,最推荐机器学习集训营系列。从Python基础、数据分析、爬虫,到数据可视化、spark大数据,最后实战机器学习、深度学习等一应俱全。

62 对所有优化问题来说,?有没有可能找到比現在已知算法更好的算法?机器学习 ML基础 中

[7] Goodfellow I J, Warde-Farley D, Mirza M, et al. Maxout networks[J]. arXiv preprint arXiv:1302.4389, 2013.

2) Decrease Accuracy:对于一棵树Tb(x),我们用OOB样本可以得到测试误差1;然后随机改变OOB样本的第j列:保持其他列不变,对第j列进行随机的上下置换,得到误差2。至此,我们可以用误差1-误差2来刻画变量j的重要性。基本思想就是,如果一个变量j足够重要,那么改变它会极大的增加测试误差;反之,如果改变它测试误差没有增大,则说明该变量不是那么的重要。

特征选择/特征降维

除了像最小生成树、最短路径、拓扑排序等经典用途。还被用于像神经网络等人工智能领域等等。

K ( x , x i )=1 ? q 2 2 ( 1 ? 2 q cos ( x ? x i ) + q 2 )

ARMA模型(auto regressive moving average model)自回归滑动平均模型,模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法。它比AR模型法与MA模型法有较精确的谱估计及较优良的谱分辨率性能,但其参数估算比较繁琐。

sigmoid会饱和,造成梯度消失。于是有了ReLU。

尽管BP的思想在70年代就被Linnainmaa以“自动微分的翻转模式”被提出来,但直到1981年才被Werbos应用到多层感知器(MLP)中,NN新的大繁荣。

K ( x , x i )=x ? x i

责任编辑:变身爱好者论坛:未经授权不得转载
关键词 >>

继续阅读

热新闻

热话题

热门推荐

关于我们 联系我们 版权声明 友情链接