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定义惩罚模型又称为正则化模型，定义为：通过在模型损失函数中增加一个正则项（惩罚项）来控制模型的复杂度。惩罚项一般来说，惩罚项都是一个随着模型复杂度增加而增加的单调递增函数。目的惩罚项（正则化）的目的：通过降低模型的复杂度，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。解释1.奥卡姆剃刀原理：如果用简单的方法达到很好的效果，就没有必要使用复杂的方法。2.在模型中使用更多的自变量，一般情况下都会提升模型在训练数据集上的表现，但同时也会提高模型的复杂度、降低模型在验证集上的泛化能力，造成过拟合。常用的惩

概念逻辑回归名字上带有回归二字，但实际上他是分类模型。定义逻辑回归，又称为Logistic Regression，简称为**LR**。思路逻辑回归是通过对数据的分类边界线建立回归公式，从而实现分类。拟合分类分界线的最优拟合分界线。处理办法激活函数但是上述步骤得到的是连续的线性模型，因为我们考虑一种方法将连续的线性模型调整为01的离散模型。这时候就要考虑激活函数，利用激活函数进行变换。损失函数线性回归模型的损失函数为MSE，且损失函数的图像为二次函数。但是针对离散模型，偏导为0的方法会出

本课程搜集了各大互联网公司的Python面试题以及类似的题目。课程体系包括Python语言本身的知识、Python SDK、Web、Python爬虫以及算法等内容。所以的源代码都使用Python3.x编写。Python相关知识包括基本语法、正则表达式、字符串、数据库、网络、Web等。算法包括了一些出镜率高的内容、如与链表、树、数组相关的算法。...

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本次课程是一门从新手到掌握计算机视觉各项核心基础技术的课程，包括数据的使用，模型的设计和优化，模型和数据的可视化，图像分类任务，图像分割任务，目标检测任务。...

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立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/26257/326448?utm_source=blogtoedu数据增强：从有限的数据产生无数种变化。 数据增强是隐式的正则化方法，可以提高模型的泛化能力。 增强方法1:有监督的数据增强 ...

立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/26257/326447?utm_source=blogtoedu整体的内容：数据获取、数据整理、数据增强。 数据整理的内容：统一格式、错误数据清除、相似图去重、数据预处理、数据标注。 统一格式：图片后缀统一、图片命名统一。 错误数据去除：人工或利用分类器实现。 相似度去重： 数据标注： ...

本次课程是一门从新手到掌握计算机视觉各项核心基础技术的课程，包括数据的使用，模型的设计和优化，模型和数据的可视化，图像分类任务，图像分割任务，目标检测任务。...