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RSS订阅原创 机器学习问题及解决#Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
可以先训练一些比较浅的模型，或者是一些比较简单的模型，先知道这些简单的模型，到底可以得到什么样的损失（这些模型它会竭尽全力的，在它们的能力范围之内，找出一组最好的参数，它们比较不会有失败的问题）。解决优化问题的一个常用算法就是梯度下降，而梯度下降找到的最优值只是他的局部最优值，而不一定是最优值，说明，当用梯度下降找到“最优”时，只能确定存在一个损失足够低的函数，但不能确定这个函数具体是什么，因此需要更好的优化方法，这种问题称为优化问题。但如果是训练数据上面的损失小，测试数据上的损失大，就可能是真的过拟合。
2024-09-03 23:16:44
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原创 机器学习-线性模型#Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
Hard Sigmoid函数加上常数项的加的规则是“分段”的：如下图，蓝色曲线0表示常数项，红色曲线左侧=蓝色曲线0+1，红色曲线中间=蓝色曲线0+1+2，红色曲线右侧=蓝色曲线0+1+2+3。可以发现，当在红色曲线中间时，红色曲线的斜率是与曲线2有关的（变化趋势），其他曲线只会对其的影响只会上下平移（整体值发生相同变化），也就是只有红色曲线的变化趋势只有曲线2有关。利用一堆Hard Sigmoid函数(变化趋势是：先水平，后斜坡，再水平)加上常数项得到变化复杂化的曲线（比如如下折线）。
2024-08-31 23:20:06
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原创 python基础--基本数据类型、条件循环语句、函数、面向对象、文件读取、bug语句
1，if-else语句语法结构：if :else:2，if-elif-else语句if :elif :else:#嵌套使用3，条件语句语法结构：x=语句块1 if 条件 else 语句块2#条件语句x=84，断言assert语法结构：assert 条件当条件不成立时程序会报错并停止执行函数：一段实现功能的完整代码，使用函数名称进行封装，通过函数名进行调用。
2024-07-14 22:04:55
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空空如也
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