如何理解决策树的损失函数?

2023-03-31

决策树是机器学习中一种强大的非线性分类和回归模型。在训练决策树模型时，需要选择合适的损失函数来度量模型预测结果与真实标签之间的差异。本文将详细介绍决策树的损失函数以及其解释。 一、决策树模型简介 决策树 ...

一文读懂企业数字化转型能力框架

2023-03-31

数字化转型究竟是什么？ 首先我们还是摘录下百度词条上对数字化转型的一个简单说明如下： 数字化转型是建立在数字化转换和数字化升级基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的 ...

一文读懂企业数字化转型能力框架

2023-03-31

数字化转型究竟是什么？ 首先我们还是摘录下百度词条上对数字化转型的一个简单说明如下： 数字化转型是建立在数字化转换和数字化升级基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。 ...

卷积神经网络中，那个卷积输出层的通道数(深度)的计算？

2023-03-31

在卷积神经网络中，卷积输出层的通道数（也称为深度或特征图数量）是非常重要的超参数之一。该参数决定了模型最终的学习能力和效果，并且需要根据具体任务来进行调整。 通常情况下，卷积神经网络由多个卷积层和池化 ...

卷积神经网络可以用于小目标检测吗？

2023-03-31

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。CNN通过不断堆叠卷积层、池化层和全连接层等组件，可以自动从原始图像中提取出有意义的特征，从而实现诸如图像 ...

卷积神经网络可以没有池化层吗？

2023-03-31

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的深度学习算法，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。池化层（Pooling Layer）是CNN中常用的一种层次结构，可以降低数据的空间维度，提高模型 ...

xgboost是用二阶泰勒展开的优势在哪？

2023-03-31

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效而强大的机器学习算法，它在大规模数据集上的性能表现非常出色。其中，使用二阶泰勒展开是XGBoost的重要优势之一，下面将详细介绍。 首先，我们来了解一下什么是泰勒 ...

如何理解卷积神经网络中的卷积？

2023-03-31

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一类常用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型。其中最重要的部分就是卷积操作。那么，什么是卷积操作呢？ 在介绍卷积之前，我们需要先了解一下信号处 ...

CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？

2023-03-31

序列标注是一种重要的自然语言处理任务，通常用于实体识别、命名实体识别、分词、词性标注等。在序列标注中，CRF和LSTM是两种常用的模型，本文将比较它们在序列标注上的优劣。 一、CRF 条件随机场（CRF）是一种无向 ...

如何通过sklearn实现多标签分类？

2023-03-31

多标签分类是指一个数据点可能属于多个类别。例如，在图像分类中，一张图片可以同时包含多种物体，如猫、鱼、玩具等。在这篇文章中，我们将介绍如何使用scikit-learn（简称sklearn）来实现多标签分类。 首先，我们需 ...

tensorflow_datasets 如何load本地的数据集？

2023-03-31

TensorFlow Datasets（TFDS）是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API，允许用户从现有集合中选择并下载各种数据集。然而，在一些情况下，用户可能需要使用本地数据集进行模型训练和 ...

数据分析师怎么成为高效率

2023-03-31

随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代商业运营中不可或缺的一环。作为一名数据分析师，如何成为高效率的分析师是非常重要的。本文将从以下几个方面讨论如何成为一名高效率的数据分析师： 一、数据分 ...

数据分析师要学哪些技能

2023-03-31

随着大数据和人工智能技术的迅速发展，数据分析师成为了一个备受关注的职业。作为数据分析领域的专家，我们需要不断学习和提升自己的技能，以更好地为企业提供数据分析服务。   数据分析技能是数据分析 ...

数据分析师所需技能有哪些

2023-03-30

随着数据科学的不断发展，数据分析师这一角色也变得越来越重要。作为数据分析领域的专业人士，数据分析师需要具备广泛的知识和技能，以便能够有效地分析和挖掘数据中的价值。本文将从数据分析师所需的技能方面 ...

什么能成为数据分析师

2023-03-30

数据分析师是一个不断变化的职业，随着数字化时代的到来，对数据分析师的需求也越来越高。成为数据分析师需要具备足够的知识和技能，本文将从基础知识、技能、沟通能力和研究能力等方面详细阐述成为数据分析师的知 ...

为什么神经网络具有泛化能力？

2023-03-30

神经网络是一种计算模型，它通过学习输入数据的特征，自动提取和表达数据中的规律，并能够推广到未见过的数据中。这种能力被称为泛化能力。 神经网络的泛化能力可以归结为以下几个原因： 模型参数的优化 神经网络 ...

卷积神经网络卷积层后一定要跟激活函数吗？

2023-03-30

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种用于图像、音频等数据的深度学习模型。CNN中的卷积层(Convolutional Layer)是其中最重要的组成部分之一，它通过应用卷积核(Kernel)来提取图像中的特征。 在卷 ...

卷积神经网络训练时loss突然增大是什么原因？

2023-03-30

卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。在训练CNN时，我们通常使用反向传播算法来更新网络参数，并通过监控损失函数的变化来评估模型的性能。在训练过 ...

如何将卷积神经网络应用在一维时间序列数据上？

2023-03-30

卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，通常用于处理图像数据，但它也可以应用于一维时间序列数据。在本文中，我们将探讨如何将卷积神经网络应用于一维时间序列数据，并介绍一些常见的技术和方法。 什么是一维时间 ...

训练神经网络时，训练集loss下降，但是验证集loss一直不下降，这怎么解决呢？

2023-03-30

在机器学习中，训练神经网络是一个非常重要的任务。通常，我们会将数据集分成训练集和验证集，用于训练和测试我们的模型。在训练神经网络时，我们希望看到训练集的损失值（loss）不断下降，这表明随着时间的推移，模 ...