6.2.5 模型训练中的问题.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
文本预览下载声明
181第6章神经网络的模型具有有利的特性，例如稀疏、低秩、平滑等，参数稀疏之后有利于特征选择，减少特征数或使用较少的特征组合，最终能减少模型过拟合的风险；并且由
显示全部
文档详情
相似文档
-
6.2.1 激活函数.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
173第6章神经网络所示的原图经过量化之后，得到了红色、绿色等核心元素构成图6-6（b）所示的新图，并且给出原图中9种色彩和学习到的9种主要色彩，如图6-6（c
-
4.7.1 概率模型聚类.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
第4章聚类分析1214.6基于网格的聚类基于网格的聚类算法的基本思想是将每个属性的可能值分割成许多相邻的区间（例如将属性的值域离散化处理），创建网格单元的集合，将数据空间划分为许多网格单元，然
-
7.3 朴素贝叶斯分类模型.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
192机器学习该公式还可表示在事件x已经发生的条件下，找到导致x发生的各个原因的概率。7.3朴素贝叶斯分类模型朴素贝叶斯分类模型是一种简单的构造分类器的方法。朴
-
8.1.2 模型原理分析.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
207第8章支持向量机4．SigmoidKernelSigmoid核函数来源于MLP中的激活函数，SVM使用Sigmoid相当于一个两层的感知机网络，Sigmo
-
14.2.4 定期存款业务模型保存和应用.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
330机器学习③召回率指标的值如表14-16所示。表14-16召回率指标的值分类阈值召回率1.00.98876321974148060.90.991700940
-
14.3.5 客户分群模型保存和应用.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
344机器学习续表IDFreshMilkGroceryFrozenDetergents_papersDelicatessen客户分群43739228143176
-
3.1.3 过拟合问题.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
78机器学习③对于每个候选分裂点，计算其信息增益率，选取信息增益率最高的候选分裂点作为属性A的分裂点，比较属性A和其他属性的信息增益率，选取出该节点的分支属性。这是昆兰在1993年提出的C4.
-
13.4 推荐系统常见问题.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
306机器学习其中，圆中的数字表示物品被访问的次数，圆之间的连接线表示存在共同访问关系，线上数字表示共同访问的次数。可以看到在被攻击之前物品1和物品4的推荐物品
-
6.4 模型训练.pdf-赵卫东-人民邮电出版社
106机器学习案例实战为需要取样的全部样本，size为取样窗口的大小。segment_signal()函数返回用于训练的3通道的标准格式数据，其中引入了NumPy函数库中的vstack()与dstack()函数，其中vstack()用于垂直
-
11.2.3 模型训练.pdf-赵卫东-人民邮电出版社
186机器学习案例实战图11.15资源列表数据预处理部分完毕，如图11.16所示。图11.16图片预处理组件11.2.3模型训练下面开始模型的训练，从左侧拖入一个TensorFlow组件，如图11.17所示。
-
5.3.4 知识图谱的构建过程.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
146机器学习权威节点。此外，权威节点分析还可采用基于节点属性及节点间关系的多特征方法，将节点属性和关系结合起来综合分析。3．相似节点发现相似节点发现常常应用于企业经营中的产品分析、客户分群
-
6.1.2 反馈神经网络.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
169第6章神经网络得成本函数的值达到极小。BP神经网络训练过程的基本步骤可以归纳如下：①初始化网络权值和神经元的阈值，一般通过随机的方式进行初始化。②前向传播
-
4.3.1 k-均值算法.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
第4章聚类分析1034.3基于划分的聚类基于划分的方法是简单、常用的一种聚类方法，通过将对象划分为互斥的簇进行聚类，每个对象属于且仅属于一个簇。划分结果旨在使簇之间的样本相似性低，簇内部的样本
-
4.5.1 BIRCH 聚类.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
第4章聚类分析115置能够反映两个雷电物体之间的距离，因此时间权重值应该小于经纬度。经过OPTICS算法聚类后，将雷电簇存储在数据库中，标记时间段、集群ID等信
-
4.5.2 CURE 算法.pdf-赵卫东 董亮-人民邮电出版社
118机器学习（2）对步骤（1）建立的CF-Tree进行处理，将稠密数据分成簇，将过于稀疏的数据作为孤立点。对一些超球体距离近的元组进行合并。（该步骤可选）（3