用以数据分布离散的正则化 / 张生荣

python 机器学习的标准化、归一化、正则化、离散化和白化

机器学习的本质是从数据集中发现数据内在的特征,而数据的内在特征往往被样本的规格.分布范围等外在特征所掩盖.数据预处理正是为了最大限度地帮助机器学习模型或算法找到数据内在特征所做的一系列操作,这些操作主 ...

本文实例讲述了jQuery创建自定义的选择器用以选择高度大于100的超链接实现方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: jQuery创建一个自定义的选择器,自己定义的这个选择器实际上可以是一个函数, ...

离散余弦变换/Discrete cosine transform, 根据离散傅里叶变换的性质,实偶函数的傅里叶变换只含实的余弦项,而数字图像都是实数矩阵,因此构造了一种实数域的变换--离散余弦变换(D ...

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有 ...

什么是标签平滑?在PyTorch中如何去使用它? 在训练深度学习模型的过程中,过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题.一方面,正则化技术可以解决过拟合问题, ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,st ...

L2正则化原理: 过拟合的原理:在loss下降,进行拟合的过程中(斜线),不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大,图中低点也就是过拟合,得到的红线点低于真实的黑线,也就是泛化更差. 可见,要想减 ...

Stochastic Depth 论文:Deep Networks with Stochastic Depth 本文的正则化针对于ResNet中的残差结构,类似于dropout的原理,训练时对模块进行 ...

了解知道Dropout原理如果要提高神经网络的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,复杂的网络也意味着更加容易过拟合. 于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防 ...

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是: 假设feature数200,训练样本和测试样本各20个模拟数据集 num_train,num_test = 10,10 num_features = ...

我们将研究一种判别式分类方法,其中直接学习评估 g(x)所需的 w 参数.我们将使用感知器学习算法.感知器学习算法很容易实现,但为了节省时间,我在下面为您提供了一个实现.该函数有几个输入:训练数据.训 ...

目录 1.工具函数 2.基础使用(二维) 3.使用并修饰绘图(二维) 4.三维数据垂距法是指根据中间顶点到其前.后两相邻顶点连线的距离的大小,来确定是否保留该顶点的一种线要素顶点压缩算法.当求得 ...

DropPath/drop_path 是一种正则化手段,其效果是将深度学习模型中的多分支结构随机”删除“,python中实现如下所示: def drop_path(x, drop_prob: floa ...

目录 keras中正则化(regularization) keras内置3种正则化方法 3个正则化关键字 keras中添加正则化正则项例子可用正则项开发新的正则项总结 keras中正则化(r ...

Swift 内存管理功能是通过使用自动引用计数(ARC)来处理.ARC用于初始化和取消初始化所述系统资源,从而释放使用的类实例的存储器空间当实例不再需要.ARC跟踪代码的实例有效地管理存储资源之间的关 ...

动态规划是一种用来解决定义了一个状态空间的问题的算法策略.这些问题可分解为新的子问题,子问题有自己的参数.为了解决它们,我们必须搜索这个状态空间并且在每一步作决策时进行求值.得益于这类问题会有大量相同 ...

JS代码(随便放哪里): <script language="JavaScript"> <!-- var flag=false; function Draw ...

目录常用正则表达式一,必备知识 1.修饰符(flag) 2.匹配模式 3. r的作用 4. 贪婪与非贪婪—通配符后面加? 5.转义匹配的使用 6. group(num = 0)和groups( ) ...