摘要：
避免过度拟合之正则化“越少的假设，越好的结果”商业情景：当我们选择一种模式去拟合数据时，过度拟合是常见问题。一般化的模型往往能够避免过度拟合，但在有些情况下需要手动降低模型的复杂度，缩减模型相关属性。让我们来考虑这样一个模型。在课堂中有10个学生。我们试图通过他们过去的成绩预测他们未来的成绩。共有5... 阅读全文
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Torch vs TheanoRecently we took a look at Torch 7 and found its data ingestion facilities less than impressive. Torch’s biggest competitor seems to be... 阅读全文
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Introduction to Gaussian ProcessesGaussian processes (GP) are a cornerstone of modern machine learning. They are often used fornon-parametricregressio... 阅读全文
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What does it mean for an algorithm to be fairIn 2014 the White House commissioned a 90-day study that culminated in areport(pdf) on the state of “big ... 阅读全文
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让硕士生活更加精彩来源：《中国计算机学会通讯》第7期《专栏》作者：裴文哲硕士生的生活是很多学生研究生涯的开始。与博士生不同的是，硕士生的学习和研究时间相对较短，这导致很多学生对硕士阶段学习的意义产生了诸多疑惑。一方面有找工作的压力；另一方面又有科研工作的挑战，短短两三年的时间似乎无论做什么都显得有... 阅读全文
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之前处理数据，在范数阈值处理的时候，没想到出现了两个问题：1、没有考虑到图片的尺寸不同，用同一的阈值去处理图像是不合理的。2、norm函数并非原来认为的只是平方和然后开根号，这其实自己也是没有搞懂，以后搞懂了。在写。后面做了一定的修改。clear;close all;clc;%%%由于程序运行的时间... 阅读全文