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搜索关键字:norm l1    ( 1702个结果
机器学习实战之Logistic回归
Logistic回归一、概述 1. Logistic Regression 1.1 线性回归 1.2 Sigmoid函数 1.3 逻辑回归 1.4 LR 与线性回归的区别 2. LR的损失函数 3. LR 正则化 3.1 L1 正则化 3.2 L2 正则化 3.3 L1正则化和L2正则化的区别 4. ...
分类:其他好文   时间:2018-12-31 22:44:04    阅读次数:265
锁机制概述
Java中共享变量的内存可见性问题: 在java内存模型中规定,所有的变量都放在主内存中,当使用变量时,会把主内存中的变量复制到线程自己的工作空间或叫工作内存中,线程读写时操作的是自己工作内存中的变量。 如上图所示是一个双核的cpu系统架构,每个核都有自己的控制器和运算器,有自己的L1级缓存,有些架 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-30 22:05:47    阅读次数:250
递归,排序
面试题: 归并算法 两个有序序列进行归并 l1 = [1, 2, 5, 6, 8,10] l2 = [3, 4, 7,9,12] l3 = [] i = 0 j = 0 while i 0: rus = rus*n n-=1 s = str(rus) count =0 s= '120000000' ... ...
分类:编程语言   时间:2018-12-30 20:20:19    阅读次数:217
深浅copy
铺垫(深入理解内存地址) 学习深浅copy之前,我们先来看一个例子 猜猜结果是怎样的?l1是打印[1,2,3]还是[1,2,3,4],来看结果 看到没,l2添加了一个元素4后l1也跟着改变,这说明l1,l2指向的是同一个内存地址,我们可以用is验证一下 执行结果 说明l1和l2的指向同一个内存地址, ...
分类:其他好文   时间:2018-12-30 19:04:17    阅读次数:215
2017-12-19python全栈9期第四天第二节之列表的增删改查之切片
#!/user/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-li = ['zd',[1,3,4,5,6],'ls','ww','zl']l1 = li[0]print(l1)l2 = li[1]print(l2)l3 = li[0:3]print(l3) #切片顾头不顾尾 ...
分类:编程语言   时间:2018-12-30 14:42:29    阅读次数:197
Leetcode 143.重排链表
重排链表 给定一个单链表 L:L0→L1→…→Ln-1→Ln ,将其重新排列后变为: L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→… 你不能只是单纯的改变节点内部的值,而是需要实际的进行节点交换。 示例 1: 给定链表 1->2->3->4, 重新排列为 1->4->2->3. 示例 2: 给定链表 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-29 15:17:17    阅读次数:184
Kubernetes部署(二):系统环境初始化
系统环境初始化架构设计1.目录结构所有文件均存放在/data/kubernetes目录下[root@root@node-01~]#tree-L1/data/kubernetes//data/kubernetes/├──bin#二进制文件├──cfg#配置文件├──log#日志文件└──ssl#证书文件2.系统架构节点名称角色IP备注负载VIPVIP10.31.90.200haproxy、keepa
分类:Web程序   时间:2018-12-24 19:02:50    阅读次数:209
展示博客
展示博客 成员简介: |成员|链接| | | | | 田先强 | https://www.cnblogs.com/txq1997/ | | 王建木 | https://www.cnblogs.com/anpaishangle/ | | 李昕洪 | https://www.cnblogs.com/l1 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-23 22:15:39    阅读次数:224
正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 避免过拟合的方法有很多:Early stopping、数据集扩增(Data augmentation)、正则化(Regularization)包括L1、L2(L2 regularization也叫weight decay),dropout。 L2 regular ...
分类:其他好文   时间:2018-12-23 16:52:23    阅读次数:133
L1和L2正则
L1和L2在不同领域的不同叫法机器学习领域:正则化项统计学领域:惩罚项数学领域:范数Lasso和Ridge回归在Lasso回归中正则化项是用的L1,L1是绝对值距离也叫做哈曼顿距离。Lasso回归可以压缩一些系数,把一些系数变为0,是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。在Ridge回归中正则化项是用... ...
分类:其他好文   时间:2018-12-23 15:28:23    阅读次数:147
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