1 简介 决策树模型是树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策 ...
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2020-04-28 13:04:22
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学习Multi-task中任务损失函数权重，以及tensorflow.keras通过编写损失函数层来实现复杂的损失函数 ...
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2020-04-26 01:58:02
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）思维导图 （2）回归算法 （3）梯度下降 （4）损失函数 2.思考线性回归算法可以用来做什么？ 可以处理回归问题：例如房价预测，温度预测等 也可以处理分类问题：例如天气预测等 3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己 ...
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2020-04-22 16:38:32
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 回归和分类的区别最主要的一个是连续变量的预测，一个是离散变量的预测 损失函数 最小二乘法之梯度下降 梯度下降的动态图 课堂代码 2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复） 线性回归可以应用在流行病学里做一个 ...
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2020-04-22 13:25:49
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 (1)回归与分类的区别 （2）线性回归的应用 ①房价预测②贷款额度预测③销售额预测④面积与房价的关系 （3）矩阵的乘积运算 （4）线性回归关系模型 （5）损失函数 可以计算误差的大小，值越小，说明误差也小 2.思考线性回归 ...
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2020-04-21 12:38:20
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1. 每个人的工作（4.19） A. 已完成的工作 | 组员 | 任务进度 | 明天任务 | | | | | | 孙烨 | "scrum meeting" ， "增加损失函数" | "scrum meeting" | | 钟瑞豪 | "模型页面实现" | "模型页面实现" | | 吴凡 | "模型页 ...
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2020-04-19 22:12:30
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DSE、DL、TL能够更好的对复杂样本分类，不会费力将样本的预测拉向0和1 详情看 https://mp.weixin.qq.com/s/6QJw6qGa5nmNOyjejYSRTw ...
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2020-04-14 10:33:54
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Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。 当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。 相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚 ...
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2020-04-05 09:22:37
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在论文中，经常可以看到各类改进方法会使用新的损失函数。在pytorch平台中，要实现论文中自定义的损失函数，有几种方式 ...
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2020-03-30 23:17:53
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