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搜索关键字:learning curves    ( 4528个结果
DQN(Deep Q-learning)入门教程(零)之教程介绍
简介 DQN入门系列地址: "https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html" 本来呢,在上一个系列 "数据挖掘入门系列" 博客中,我是准备写数据挖掘的教程,然后不知怎么滴,博客越写越偏,写到了神经网络,深度学习去了。在我写完数据挖 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-24 00:39:41    阅读次数:70
【题解】CF940F Machine Learning
"Link" 题目大意:单点修改,每次询问一个区间的所有颜色出现次数的$\text{Mex}.$ 例如,区间中三种颜色分别出现了$2,2,3$次,又因为其他颜色出现次数一定是$0$,所以这里的答案是$1.$ $\text{Solution:}$ 这是带修莫队的一道题。 观察到,我们可以$O(1)$来 ...
分类:系统相关   时间:2020-05-23 13:31:27    阅读次数:66
Machine Learning 18 模型优化----算法调参
模型有很多参数,如何找到最佳的参数组合? 调整参数何时为止:应该遵循偏差和方差协调的原则。 本章将介绍: 调整参数对机器学习的重要性 如何使用网格搜索优化参数 如何使用随机搜索优化参数 机器学习算法调参 调整算法参数是采用机器学习解决问题的最后一个步骤,有时也被称为超参数优化。 参数可以分为两种:一 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-23 09:19:48    阅读次数:52
matlab_fitcsvm & fitcecoc函数示例学习
fitcecoc函数属于statistic&machine learning toolbox,用于训练多分类ECOC(error-correcting output code)模型 参考资料: 1.matlab10行代码完成多分类功能(SVM,softmax,fitcecoc):https://bl ...
分类:其他好文   时间:2020-05-22 12:59:32    阅读次数:413
Machine Learning 17 模型优化--集成算法
有时提升一个模型的准确度很困难,尝试所有曾学习过的策略和算法,但模型的正确率并没有改善。 前面介绍的算法中,每种算法都有不同的适用范围,可以把多种机器学习算法组合在一起,这时提高算法准确度的有效方法之一。 接下来介绍如何通过scikit-learn来实现集成算法,包括: 装袋(Bagging)算法: ...
分类:编程语言   时间:2020-05-22 09:26:55    阅读次数:52
Codeforces Round #466 (Div. 2) F. Machine Learning 莫队+分块 带修莫队的模板题
#include <bits/stdc++.h> #define N 300005 #define ll long long using namespace std; int n,m,tot,opcnt,qcnt,B,now; int a[N],A[N],output[N],cnt[N],mex[N ...
分类:系统相关   时间:2020-05-21 13:26:37    阅读次数:57
Nginx Learning
"nginx documentation" Compile "Building nginx from Sources" Reload Auto Index "Module ngx_http_autoindex_module" ...
分类:其他好文   时间:2020-05-21 13:12:17    阅读次数:56
卷积算法动画演示
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic [1] Vincent Dumoulin, Francesco Visin - A guide to convolution arithmetic for deep learning (BibTeX) Conv ...
分类:编程语言   时间:2020-05-19 20:41:12    阅读次数:336
Datawhale 学CV--task1 赛题理解
网页地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/03%20%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7% ...
分类:其他好文   时间:2020-05-19 10:45:36    阅读次数:73
深度学习中的一些组件及使用技巧
本文主要介绍深度学习项目实践过程中可能遇到的一些组件及使用技巧!一、Optimizor优化器选择 二、激活函数选择 三、防止过拟合 四、防止梯度消失/爆炸 五、权值初始化 六、数据预处理 七、学习率 learning rate 八、批次大小 batch_size 九、损失函数 Loss 十、其他 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-18 18:42:12    阅读次数:72
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