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RSS订阅原创 sklearn中的svm算法及其实现
1. sklearn中的LinearSVC与SVC的区别这两种都能够实现SVM算法，但是他们是基于不同的底层实现的。LinearSVC：基于liblinear库实现只有两种损失函数供选择，其默认的是squared_hinge loss针对于大样本能够实现较快的运算速度与较好的效果多分类采用的是OVR(one vs rest)Sklearn.svm.LinearSVC(penalty=’l2’, loss=’squared_hinge’, dual=True, tol=0.0001, C=1
2021-06-28 18:40:45
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原创 如何提升深度学习的表现？
本博客主要内容来自于：https://machinelearningmastery.com/improve-deep-learning-performance/深度学习模型的性能主要通过以下四个大方面提升：从数据上改进从算法上改进采用算法微调采用模型融合下面针对每一条做详细具体的解释：1. 从数据上改进深度学习模型的性能1）获取更多的数据深度学习模型的性能不仅仅取决于数据集的...
2019-11-06 20:51:44
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原创 学习器的性能度量（机器学习评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F1-score）
对模型的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准回归任务中最常用的性能度量是“均方误差”（MSE）分类任务中的评价标准更为全面，下面着重介绍分类评价任务中的模型性能度量标准1. 错误率（error_rate）与准确率（accuracy）(既适用于二分类也适用于多分类任务)准确率：分类正确的样本数占样本总数的比例错误率：分类错误的样本数占总样...
2019-10-30 16:34:15
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原创 噪声、白噪声、高斯噪声、高斯白噪声以及加性和乘性噪声
噪声： 不期望接收到的信号（相对于期望接收到的信号）白噪声： 功率谱密度为常数的随机信号或随机过程，功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。此信号在各个频段上的功率是一样的。相对的，其它不具有这一性质的噪声信号（功率谱密度不均匀）被称为有色噪声。（频谱是一个常数）高斯噪声： 是一种服从高斯分布的随机噪声。高斯白噪声： 幅度统计规律服从高斯分布而功率谱为常数的噪声。仿真时经常采用高斯白噪声，...
2019-10-18 11:56:30
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空空如也
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