一、集成学习 集成学习是人工智能领域中一种强大的机器学习方法，它通过结合多个学习器来提高整体的预测或分类性能，通常能够比单一模型表现得更好。 1.1 集成学习的原理 集成学习的核心思想是“集思广益”，...【查看原文】
前言 在前文中，笔者为大家讲解了机器学习中常用的两种基本的正则化技术-- L1 和 L2 正则化技术，这篇文章笔者就带大家了解学习一下深度学习中最常见的正则化技术--Dropout正则化。 一、定义和
人工智能深度学习机器学习
念旧_ 2024-09-22
前言 在前文笔者为大家讲解了在机器学习和深度学习模型中普遍运用的数据预处理技术--数据清洗，以此来帮助我们的模型更好地学习到特征和数据。但是大家有没有想过，我们在清洗数据特征的同时，有没有想过有些特征
人工智能机器学习深度学习
念旧_ 2024-09-24
前言 在前面一篇文章中，笔者详细讲解了人工智能深度学习中常用的正则化方法--Dropout正则化技术，但是大家有没有发现，我们前几种的正则化方法都是在模型的损失函数上稍作改动来达到预防过拟合的效果，那
人工智能深度学习
念旧_ 2024-09-23
前言 在上一篇文章中，笔者为大家讲述了在机器学习和深度学习中(尤其是神经网络)常见的模型训练停止正则化方法---早停法，今天笔者将会为大家讲解最后一个常见的正则化方法--数据增强。 一、定义和简介 1
前言 在前一篇文章中，笔者为大家讲解了人工智能正则化技术的综述，那么下面我们就来详细了解一下在机器学习中被广泛运用，形影不离的两个正则化技术--L1和L2正则化。 一、L1正则化 定义 : L1正则化
人工智能机器学习
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中欧商业评论 2024-12-25
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36氪的朋友们 2024-12-25
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酷玩实验室 2024-12-25
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机器之心 2024-12-25
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红餐网 2024-12-25
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新周刊 2024-12-25
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