神经网络的训练过程、常见的训练算法、如何避免过拟合
神经网络的训练是深度学习中的核心问题之一。神经网络的训练过程是指通过输入训练数据，不断调整神经网络的参数，使其输出结果更加接近于实际值的过程。本文将介绍神经网络的训练过程、常见的训练算法以及如何避免过拟合等问题。 神经网络的训练过程 神经网络的训练过程通常包括以下几个步骤： 步骤1：数据预处理 在进...
07 回归算法 - 过拟合欠拟合 - 案例
1、引入头文件 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import warnings import sklearn from sklearn.li...
06 回归算法 - 损失函数、过拟合欠拟合
== 损失函数 == 损失函数是衡量一个模型好坏的指标，一般来说损失函数的值越小越好。 0~1损失函数： J(θ)=$begin{cases}1,Y≠f(X)\0,Y=f(X)\end{cases}$ 如果预测值不等于真实值，J(θ)值加1。该函数只能用在分类的模型中，因为回归预测出的结果不太可能完...
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