神经网络的收敛速度和梯度大小有关吗？

2023-04-10

神经网络的收敛速度和梯度大小有密切关系。在神经网络训练过程中，我们通常会使用反向传播算法来计算每个权重的梯度，然后根据这些梯度来更新权重。因此，梯度大小对于神经网络的学习效率和收敛速度是至关重要的。 ...

请问如何解决神经网络训练集和验证集的loss、acc差别过大的问题？

2023-04-07

在神经网络的训练过程中，我们通常会把数据集划分为训练集和验证集。训练集用于训练模型，而验证集则用于评估模型的性能。在实际操作中，有时候我们会遇到训练集和验证集的损失(loss)、准确率(acc)差别过大的情况。 ...

神经网络的训练中要计算验证集的损失函数吗？

2023-04-07

在神经网络训练过程中，验证集是用于评估模型性能的重要数据集之一。通常情况下，我们会使用验证集来监控模型的训练和调优，并计算验证集的损失函数来评估模型的泛化能力。 在深度学习中，神经网络模型的训练一般通 ...

如果有无限数量的数据训练神经网络，结果会如何？

2023-04-07

如果给神经网络提供无限数量的数据进行训练，那么神经网络将能够更好地理解真实世界的复杂性。这样的训练可以帮助神经网络克服过拟合和欠拟合等常见问题，同时也可以提高模型的准确性和鲁棒性。 然而，实际上不存在 ...

用了更多特征，为什么xgboost效果反而变差了？

2023-04-03

XGBoost是一种流行的算法，常用于解决回归问题和分类问题。它通过集成多个决策树来提高模型的精度和泛化能力。尽管有时候添加更多的特征可能会改善模型的性能，但有时候它可能会导致模型的性能反而变差。在本文中， ...

如何确定神经网络的最佳层数与神经元个数？

2023-03-31

神经网络的层数和神经元个数是决定其性能和复杂度的重要参数。然而，确定最佳的层数和神经元个数并非易事。在本文中，我们将介绍一些常用的方法来确定神经网络的最佳层数和神经元个数。 神经网络层数的确定 1. 增加 ...

对于一个准确率不高的神经网络模型，应该从哪些方面去优化？

2023-03-31

神经网络模型是一种机器学习算法，用于解决许多现实世界的问题。然而，即使使用最先进的技术和算法构建的神经网络模型也可能存在准确率不高的问题。在这种情况下，我们需要考虑从哪些方面去优化。在本文中，我将分享 ...

神经网络损失函数由多部分组成怎么设置权重？

2023-03-31

神经网络的损失函数通常由多个部分组成，每个部分对应着不同的训练目标。例如，在图像分类中，我们可能希望最小化分类错误率和正则化项，因为过拟合会导致模型在测试集上表现不佳。在语音识别中，我们还可以添加协同 ...

如果一个神经网络的总loss＝loss1＋loss2，那么这个网络是如何反向传递更新loss1的呢?

2023-03-31

在神经网络中，我们通常使用反向传播算法来训练模型。该算法的目的是通过计算误差函数关于参数梯度来更新网络参数，以最小化误差。 在一个神经网络总loss=loss1+loss2的情况下，我们需要确定如何反向传播和更新loss1 ...

神经网络如何进行回归预测？

2023-03-23

神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法，具有强大的非线性建模能力和自适应性。在回归预测问题中，神经网络通常被用来对输入数据进行函数拟合，从而预测相关的输出值。本文将介绍神经网络进行回归预测 ...

如何理解神经网络中通过add的方式融合特征？

2023-03-15

神经网络是一种模拟人脑的计算模型，具有自主学习和自我调整的能力。在神经网络中，融合特征的方式有很多种，其中通过add的方式进行特征融合是比较常见的方法。 在神经网络中，每层都会提取出输入数据的一组特征，这 ...

数据分析之数据挖掘入门指南

2022-10-25

数据分析 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

数据分析师之数据挖掘入门

2022-10-19

数据分析 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

CDA Level Ⅲ 数据分析认证考试模拟题库（第十三期）

2024-10-05

不过，在出题前，要公布上一期Level Ⅲ 中61-65题的答案，大家一起来看！ 62、ABD 64、ABD A.树长得太高容易过拟合 C.可以通过剪枝限制过拟合 67.决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构 ...

太厉害了！Seaborn也能做多种回归分析，统统只需一行代码

2021-07-07

作者：云朵君 本文主要介绍回归模型图lmplot、线性回归图regplot，这两个函数的核心功能很相似，都会绘制数据散点图，并且拟合关于变量x,y之间的回归曲线，同时显示回归的95%置信区间。 所有图形将使 ...

CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库（六）

2021-04-29

查看更多题目 21、A 23、A 25、D A.可能严重低估误差项的方差 C.最小方差无偏性不再成立 D.最小方差无偏性仍成立 A.回归问题要远比分类问题更加复杂 C.回归问题最常用的评价指标体系有混淆矩 ...

人工智能与机器学习有哪些不同

2018-08-11

人工智能与机器学习有哪些不同 人工智能早已不是一个新名词，它的发展历史已经有几十年。从80年代早期开始，当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。在学习方面，最重要的算法是神经网络，但由于 ...

一个优雅地探索相关性的新可视化方法

2017-08-27

一个优雅地探索相关性的新可视化方法 一个古老的诅咒一直萦绕着数据分析：我们用来改进模型的变量越多，那么我们需要的数据就会出现指数级的增长。不过，我们通过关注重要的变量就可以避免欠拟合以及降低收集 ...

机器学习需要哪些数学基础

2017-05-20

机器学习需要哪些数学基础 过去的几个月中，有几人联系我，诉说他们对尝试进入数据科学的世界，以及用机器学习的技术去探索统计规律并构建无可挑剔的数据驱动型产品的热忱。然而，我发现一些人实际上缺乏必要的 ...

简单易学的机器学习算法—线性回归(1)

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—线性回归(1) 一、线性回归的概念     对连续型数据做出预测属于回归问题。举个简单的例子：例如我们在知道房屋面积(HouseArea)和卧室的数量(Bedrooms)的情况下要求房屋 ...