
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
python 数据分析 (numpy部分)(包含ndarray的创建,属性,性质,数据类型,矩阵,运算。numpy-索引与切片,-基本数学函数,-统计函数,-比较函数,-排序函数)
语法形式一般为:np.语法名(数组)。1.sum 求和语法。
深度学习:神经元与大脑的工作原理,需求预测,神经网络层,更复杂的神经网络,推理:预测与前向传播(算法)
隐藏层中的各个神经元而言我们根据不同的激活值和不同的权重和偏置可以计算出各个不同的输出结果我们将隐藏层中得出的结果传递到输出层中进行输出。对于多个隐藏层而言,上一层的结果值(激活值)作为下一层的输入值由于对于各个隐藏层而言存在不同的特征值。所谓的更复杂的神经网络指的是有更多隐藏层的神经网络,因此该部分内容与我们前面所学的内容相差不大,输出(Output):a:表示 “该商品成为畅销品(top se
深度学习章节:模型的选择与训练.交叉验证.测试集, 诊断偏差与方差,正则化与偏差方差,建立基准性能水平
图里是 60%/20%/20%,实际项目中,数据量小的时候可以用 70%/15%/15%,数据量大的时候甚至可以用 98%/1%/1%,(Regularized Linear Regression),核心是如何用正则化项控制模型的偏差与方差,解决过拟合 / 欠拟合问题。现象:J_train 缓慢上升,J_cv 持续下降,两条线在中间区域距离最近,且J_cv达到最低点。现象:J_train
到底了







