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神经网络损失函数中的正则化项L1和L2神经网络中损失函数后一般会加一个额外的正则项L1或L2,也成为L1范数和L2范数。正则项可以看做是损失函数的惩罚项，用来对损失函数中的系数做一些限制。正则化描述：L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和;L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根;一般都会在正则化项之前添加一个系数，这个系数需要用户设定，系数越大，正则化作用越...

1、下载安装GraphVizhttps://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html一个是安装包，一个是压缩包，自己选择下哪个下载完后安装，复制bin文件夹的路径。例如：将GraphViz安装目录的bin目录放到环境变量的path路径中如果在手工在环境变量中添加了bin路径不行，需要在自己的python程序中运行下...

（本文从网上搜集的零散信息，未注明出处，如侵权请联系邮箱932210937@qq.com）通过Python来进行数据分析通常需要学习以下三方面知识：第一：Python基本语法。在学习Python的过程中需要同时学习一下数据库知识，重点在于Sql语言的掌握。第二：机器学习。目前采用机器学习进行数据分析是比较常见的方式。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证...

1. 训练误差和泛化误差对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？因为存在着训练误差和泛化误差：训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差：模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。训练误差的期望小于或...