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  1. Applied Deep Learning

  2. 使用深度学习中的高级主题,例如优化算法,超参数调整,丢失和错误分析,以及解决训练深度神经网络时遇到的典型问题的策略。您将首先研究激活函数,主要是使用单个神经元(ReLu,Sigmoid和Swish),了解如何使用TensorFlow执行线性和逻辑回归,并选择正确的成本函数。 下一节将讨论具有多个层和神经元的更复杂的神经网络架构,并探讨权重随机初始化的问题。整章专门介绍神经网络误差分析的完整概述,给出了解决来自不同分布的方差,偏差,过度拟合和数据集的问题的示例。 Applied Deep Lear
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-12-26
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_39397839
  1. 总结:Bootstrap(自助法),Bagging,Boosting(提升) - 简书.pdf

  2. 关于机器学习方面的集成算法,包括boosting和bagging,里面讲解详细,值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-10-13
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_15141977
  1. python如何实现数据的线性拟合

  2. 主要为大家详细介绍了python如何实现数据的线性拟合,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:72704
    • 提供者:weixin_38504170
  1. python如何实现数据的线性拟合

  2. 实验室老师让给数据画一张线性拟合图。不会matlab,就琢磨着用python。参照了网上的一些文章,查看了帮助文档,成功的写了出来 这里用到了三个库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize def f_1(x, A, B): return A * x + B plt.figure() # 拟合点 x0 = [75, 70, 65, 60, 55,50,45,40,35,30]
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-31
    • 文件大小:69632
    • 提供者:weixin_38701725