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贪玩的学渣
2022-10-24 10:28
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机器学习
本人想学习机器学习,想买一些书籍自己学习,希望书中基础知识讲得很详细,很清楚,能够把基础学好
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·星辰大海
2022-10-24 10:35
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买西瓜书吧,另外最好配一本线性代数和概率论相关的书
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2023-04-12 16:43
回答 1
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该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下:在BERT模型的微调中,通常会使用验证集(val)来进行模型的参数调整和超参数调整。在验证集上,我们可以通过计算模型的准确率(eva
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中的估计集是什么
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2023-02-08 21:05
回答 3
已采纳
估计集是
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中用来估计模型参数的样本集,其中每个样本都有一个与之相关联的标签。估计集与其他样本集的关系是,估计集用来估计模型参数,而其他样本集用来测试模型的性能好坏。
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h2o分类任务代码
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2023-03-10 17:09
回答 3
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该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ当使用H2O的AutoML功能时,可以同时尝试多种模型(包括随机森林和逻辑回归),并选择性能最佳的模型作为最终的分类器。以下是使用H2O AutoML进行分类任务的示例代码
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.docx
2023-08-04 21:57
下面将对标题和描述中提到的一些
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覆盖了从基础理论到实战应用的广泛内容。 1. **《Python
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2022-08-13 23:02
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想请问一下你的目标是什么?是要把这100维用几维或者十几维去表示。还是说你有label,正在训一个分类模型?
机器学习
怎么导出最终的结果呀?
人工智能
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神经网络
2021-09-04 20:06
回答 2
已采纳
例如 encog (比较老的一个框架)可以用 save 导出。其他的肯定也有相关的,可以找找。 //EncogUtility.TrainToError(network, training, TAR
机器学习
特征值训练遇到的难题
python
人工智能
机器学习
2023-01-04 04:04
回答 2
已采纳
(1) 特征值是列表,如何构造输入取决于特征值的属性。如果列表中每一项元素有明确的属性,原则上可以展开为 特征向量。(2)你的问题中列表长度不同,就要搞清楚列表元素到底是什么,才能考虑如何构造输入。(
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2024-02-29 23:22
和传统的
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和
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,但作为...
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怎么实现下面这种应用?
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机器学习
2022-09-20 14:55
回答 1
已采纳
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 这篇文章讲的很详细,请看:【
机器学习
面试题】——梯度下降如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论
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交叉验证问题
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机器学习
2022-03-29 20:00
回答 1
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我觉得可能是数据的问题。我之前做叶绿素,验证集也是一直低于训练,但是这是没问题的,可能是数据量太小的缘故,但是我那个数据量提升也还是验证loss低于训练
深度
学习
和
机器学习
有什么区别?
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深度学习
2022-10-08 10:42
回答 1
已采纳
机器学习
是一个更大的概念,只要数据能够根据输入进行调整都叫
机器学习
而深度
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是一个算法它们的关系类似“时间管理”和“番茄工作法”,“番茄工作法”是时间管理的其中一种方法深度
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是
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的一种实现手段
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实战——从Python入门到
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2024-04-16 22:51
作为
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, 其研究动机是为了使计算机系统具有人的
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能力以实现
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。 那么, 什么是
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