2020年9月3日
摘要：
1.统计拆分训练集测试集之后的分布 def summary(data_train, data_test, y): ''' 函数目标：统计数据拆分训练集和测试集之后的分布（如样本数量，坏账率之类的） 变量： data_train:训练集（包括label） data_test:测试集（包括label), 阅读全文
摘要：
一、损失函数的l1、l2正则化 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作 ℓ1-norm 和ℓ2-norm，中文称作 L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对 阅读全文
摘要：
经常会遇到一些函数表达式里面有|| ||，有的甚至带有上下标，不明白这个是什么意思，查阅资料才明白里面的意思，下面解释一些这几种用法 1.L1-norm（L1范数） X的 L1-norm 的定义为： 两个向量或矩阵的 L1-norm 为 在计算机视觉科学家眼中，它叫做 绝对偏差和 （Sum of A 阅读全文
摘要：
一、损失函数和代价函数、目标函数的区别和练习 在机器学习中，经常会碰到 Loss Function、Cost Function 和 Objective Function，这三个术语，我们要了解他们之间的区别和联系。 （1）损失函数（Loss Function）通常是针对单个训练样本而言，给定一个模型 阅读全文