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简介 线性回归模型的两种流行正则化方法是岭回归和 Lasso 回归。它们有助于解决过拟合问题，过拟合问题出现在模型过于复杂并且过度拟合训练数据时，导致在新的数据上表现更差。岭回归通过在线性回归的成本函数中引入惩罚项来减少系数的大小并防止过拟合。此惩罚项与系数平方和成正比。相反，在 Lasso 回归中添加了一个惩罚项，该惩罚项与系数绝对值的总和成正比。这... 阅读更多
简介 人体是一台复杂的机器，其中的每一个系统都是相互关联的。特别是心血管系统，是我们存活的最重要的系统之一。不幸的是，心脏病是一种常见的健康问题，影响着全世界数百万人。心脏病是一个术语，包含了一系列影响心脏及其功能的疾病。这些疾病可能是由多种因素引起的，例如遗传、生活方式选择和环境因素。在本文中，我们将探讨当一个人患有心脏病时，哪个身体系统受到直接影响。心血管系统... 阅读更多
简介 基于贝叶斯定理，朴素贝叶斯算法是一种概率分类技术。它基于这样一个假设，即特征出现在一个类中的可能性与其他特征的存在无关。该技术的应用包括文本分类、情感分析、垃圾邮件过滤和图像识别等。作为概率论中的一个核心概念，贝叶斯定理提供了一种在给定相关事件概率的情况下计算事件概率的方法。条件概率，或在另一个事件存在的情况下事件发生的概率，是其理论基础。先验概率、似然概率和... 阅读更多
在神经网络模型中，学习率是一个重要的超参数，它控制着训练过程中应用的权重更新的大小。它在影响收敛速度和模型解决方案的质量方面至关重要。必须选择合适的学习率以确保模型正在正确学习，而不会过度跳跃或收敛速度过慢。本文将涵盖神经网络中学习率的概念、其重要性以及选择最佳学习率的各种方法。我们还将讨论如何识别和解决训练过程中出现的常见学习率问题... 阅读更多
简介 图像分类和物体识别是计算机视觉中经常使用卷积神经网络 (CNN) 的两个任务。但是，训练 CNN 模型可能具有挑战性，尤其是在验证准确率达到一个平台并长时间保持不变的情况下。几个因素可能导致这个问题，包括训练数据不足、超参数调整不当、模型复杂度以及过拟合。在这篇文章中，我们将讨论一些经过验证的技术来改善 CNN 训练中验证准确率恒定的问题。这些方法包括数据增强、学习率调整、批量大小调整、正则化、优化器选择、初始化以及... 阅读更多
简介 由于可以对神经元的输出引入非线性，因此激活函数对于神经网络的运作至关重要。Sigmoid 和 Tanh 是神经网络中最常用的激活函数之一。Sigmoid 函数通常用于输出层中的二元分类问题，以将输入值映射到 0 到 1 之间的范围。Tanh 函数通常用于神经网络的深层，将输入值映射到 -1 到 1 之间的范围。使用哪种函数取决于正在解决的特定问题的需求... 阅读更多
简介 由于图像分类在安全、自动驾驶和医疗保健等多个行业的重要性日益增加，因此人们对构建高效的机器学习模型以进行图像分类产生了浓厚的兴趣。人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 是两种常见的图像分类模型。虽然 CNN 和 ANN 都可以以高精度执行图像分类任务，但它们的体系结构设计和学习方法有所不同。ANN 与 CNN 图像分类的过程是识别图像中的特征或对象。它是计算机视觉中的一个核心任务，其应用范围从自动驾驶汽车到... 阅读更多
优化算法通常用于机器学习模型以找到一组最佳参数，以最小化特定的成本函数。动量是机器学习中经常使用的一种常见的优化技术。动量是一种通过在更新规则中引入动量项来加速优化过程收敛的技术。这个动量项帮助优化器即使梯度改变方向或变为零，也能继续朝相同的方向移动。这可以帮助提高收敛速度、减少振荡、避免陷入局部最小值，并使优化过程更加... 阅读更多
引言 联邦机器学习允许机器学习模型在各种分散的设备上进行训练，而无需将数据发送到中央服务器。权重传输协议是联邦机器学习的关键组成部分，因为它负责在整个训练过程中在客户端设备和中央服务器之间传递模型权重。在本文中，我们探讨了权重传输协议在机器学习中的重要性，并解释了差分隐私、安全聚合和压缩等基本方法，这些方法用于确保模型权重传输中的隐私、安全性和效率。我们还讨论了... 阅读更多
引言 Python 因其易用性、适应性和广泛的库和工具集而成为最广泛使用的机器学习编程语言之一。然而，许多开发人员在使用 Python 进行机器学习时面临的一个挑战是如何在系统意外重启后恢复工作。如果您花费数小时或数天训练机器学习模型，却因为突然关机或重启而导致所有努力付诸东流，这令人非常沮丧。在这篇文章中，我们将探讨在系统重启后恢复 Python 机器学习工作的不同方法。 ... 阅读更多