布口袋_天晴了

起因： parser.add_argument("--label_smoothing", type=float, default=0.1, nargs="?", help="...

0過把火0

內(nèi)容摘要 泰勒公式 最優(yōu)化方法梯度下降法牛頓法 從參數(shù)空間到函數(shù)空間從Gradient descend到Gradient boosting從Newton's method到N...

工程師milter

xgboost 已然火爆機器學習圈，相信不少朋友都使用過。要想徹底掌握xgboost置尔，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理。這樣才能將各個參數(shù)對應到模型內(nèi)部氢伟，進而理解參數(shù)的含義榜轿，根據(jù)需...

vincehxb

本小節(jié)介紹一些常見的loss函數(shù) 1. l1_loss&l2_loss 衡量預測值與真實值的偏差程度的最常見的loss： 誤差的L1范數(shù)和L2范數(shù) 因為L1范數(shù)在誤差接近0的...

Daisy丶

對圖片中的物體進行計數(shù)是一個非常常見的場景，尤其是對人群或者車輛計數(shù)朵锣，通過計數(shù)我們可以獲得當前環(huán)境的流量與擁擠狀況∶危現(xiàn)有的人群計數(shù)方法通常可以分為兩類：基于檢測的方法和基于回...

Daisy丶

最近在接觸一些關(guān)深度強化學習(DRL)的內(nèi)容诚些，本文是學習DRL過程中對Demo的復現(xiàn)與理解飞傀。相關(guān)原理推薦李宏毅的Q-Learning強化學習和深度強化學習課程。 強化學習中有...

CangWang

很多人都覺得學習算法，并木有什么卵用砸烦，因為覺得生活上用不到弃鸦。然而開始學習編程的時候，學算法外冀，到了高級工程師的時候寡键，依然要學習算法。因為工程師對時間和空間的衡量尤為重要雪隧。這里教...