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深度学习中神经网络的几种权重初始化方法       在深度学习中，神经网络的权重初始化方法对（weight initialization）对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。说白了，神经网络其实就是对权重参数w的不停迭代更新，以期达到较好的性能。在深度神经网络中，随着

weka中ID3算法及可视化最近看西瓜书看到决策树，想把数据集拿过来跑跑，具体我在博客中写了。但是遇到一个问题就是新版本weka（我用的是3.7.11和3.8.1）中均不再提供ID3算法，可能确实是ID3算法缺点太过明显，这个不在我们的讨论之内。但是对于初学者拿来练手了解原理还是蛮好的，找了好久终于在weka中找到了ID3算法，就是通过weka的Tools->packagemanager

Dropout Regularization（丢弃正则化）        为了防止过拟合的问题，我们最常使用的手段就是L2正则化，即在代价函数后面加一个L2正则项。关于L2正则化，我前面的博客已经讲了很多次了，这里就不在赘述了。这篇博客主要介绍下dropo

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AdaBoost算法（一）——基础知识篇集成学习系列博客：集成学习（ensemble learning）基础知识随机森林（random forest）AdaBoost算法（一）——基础知识篇在前面博客集成学习（ensemble learning）基础知识中介绍了集成学习方法大体可分为Boosting、Bagging和Stacking。在Boosting算法族中最著名的就是AdaBo...

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