[转] 深度学习:损失函数

2019.03.21, 未分类 ,1条评论,19277人打酱油
欢迎转载,作者:Ling,注明出处:深度学习:原理简明教程09-深度学习:损失函数 损失函数:又称Objective函数或者称Cost函数,主要是用于衡量预测值与真实值的差异情况。 1)如果预测结果和真实结果越接近,损失函数值越小,预测结果和真实结果越不同,损失函数值越大 2)通过BP算法,根据损失函数,可以不断优化神经网络各种参数...
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 原文作者:Jason Brownlee 原文地址:https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for...

[转] sklearn 中的 Pipeline 机制

2018.11.19, 未分类 ,抢沙发,863人打酱油
原文:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648 from sklearn.pipeline import Pipeline 管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于,参数集在新数据集(比如测试集)上的重复使...
原文:https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei/12190 1. 如果只划分测试集和训练集    经验是75%作为训练集  sklearn中的train_test_split()默认这样划分 from sklearn...

垃圾信息识别

2018.11.14, 未分类 ,抢沙发,1226人打酱油
一.背景需求 需求:发送垃圾聊天信息是拉人用户一种拉人手段,众多的垃圾信息识别浪费了人力的投入。为了能够智能识别垃圾聊天信息,利用现有的历史聊天数据,采用机器学习相关算法进行学习,能够较高的准确率自动识别垃圾信息 二.相关技术 2.1基于规则 通过对垃圾关键字等进行匹配,来判断是否为垃圾信息,缺点在于...