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草谷乐
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深度学习--防止过拟合的几种方法
引入正则项 使用dropout 提前结束训练 增加样本数量 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: Markdown和扩展Markdown简洁的语法 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl + Q 插入链接 Ctrl + L 插入代码 Ctrl + K 插入图...原创 2018-08-22 11:14:53 · 252 阅读 · 0 评论 -
机器学习面试题总结
KNN K值的选择会对k近邻的结果产生影响 如果 K值选择较小,相当于用较小邻域的训练实例进行预测,近似误差减小,只有与输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用。缺点是估计误差会增大,预测结果对近邻实例比较敏感。如果近邻实例恰巧是噪声,预测就会出错。K值减小意味着整体模型变得复杂,容易发生过拟合。 如果K值选择较大,就相当于用较大邻域的训练实例进行预测 ,优点是减少估计误差,缺点是学习的近似...原创 2018-09-22 19:07:04 · 478 阅读 · 0 评论