09 2023 档案
摘要：聚类算法： K-均值聚类算法：（以2分类算法为例） 1选择两个位置作为分类中心，并将所有点分类到距它更近的中心。 2对两组点，重新计算他们的中心。 不断重复以上步骤1和2，当分类中心和分组状态不再发生变化时，模型收敛。 如何平均拟合的好坏程度嘞？这里的损失函数是：。 选择不同数量的质点，其模型收敛时
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摘要：前向传播 前向传播是指，从输入层开始，逐层计算每个网络层的输出，直到输出层。
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摘要：GPT最近很火呀，那什么是GPT呢？ 机器学习领域有个很好的模型叫 Transformer注意力模型，然后在此基础上发展出了包括GPT、BERT、GPT2.0以及GPT3.0等等。其发展历程大概是： （1）2018年，OpenAI基于Transformer提出了GPT； （2）2018年，Googl
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摘要：流形是指连在一起的区域：是一组点的集合，且每个点都有邻域。（也就意味着流形中某个元素可以通过某种方式移动到其邻域位置） 在机器学习中，我们允许流形的维数从一个点到另一个点有所变化。（这通常发生在流形与自身相交的情况。例如数字8，流形大多数位置只有一维，但在中心相交的时候，可移动方向变成两维）。 流形
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摘要：七、正则化(Regularization) 7.1 过拟合的问题 线性回归和逻辑回归能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习场景时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。因此，我们需要一种正则化(regularization)的技术，它可以改善或
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