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    归一化特征可以做什么

    的搜索结果
  • 数据归一化处理

    为什么要对数据进行归一化?     归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;2)归一化有可能提高精度。下面我简单扩展解释下这两点。 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度?       斯坦福机器学习视频做了很好的解释:https://class.coursera.org/ml-003/l...

    文章 @dailidong@ 2016-08-07 1135浏览量

  • 为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化?——1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;2)归一化有可能提高精度

    为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化? http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html     机器学习模型被互联网行业广泛应用,如排序(参见:排序学习实践)、推荐、反作弊、定位(参见:基于朴素贝叶斯的定位算法)等。一般做机器学习应用的时候大部分时间是...

    文章 桃子红了呐 2017-11-08 1044浏览量

  • 为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化?

        机器学习模型被互联网行业广泛应用,如排序(参见:排序学习实践)、推荐、反作弊、定位(参见:基于朴素贝叶斯的定位算法)等。一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上,其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化,为什么要归一化呢?很多同学并未搞清楚,维基百科给出的解释:1)归一化后加快...

    文章 力君 2016-04-01 4102浏览量

  • <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <html><head><meta http-equiv="Cont

    为什么要对数据进行归一化?     归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;2)归一化有可能提高精度。下面我简单扩展解释下这两点。 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度?       斯坦福机器学习视频做了很好的解释:https://class.coursera.org/ml-003/l...

    文章 @dailidong@ 1970-01-01 583浏览量

  • 数据挖掘过程中:数据预处理

     在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,...

    文章 小旋风柴进 2017-04-03 1390浏览量

  • 特征工程(七):图像特征提取和深度学习

    视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的,一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面,语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋,但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。 有趣的是,机...

    文章 技术小能手 2018-12-25 5615浏览量

  • 为何推荐sklearn做单机特征工程?【上】

    一、什么是特征工程 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面: 特征处理是特征工程的核...

    文章 初商 2019-08-04 454浏览量

  • 【Ian Goodfellow盛赞】一个GAN生成ImageNet全部1000类物体

    就在几小时前,生成对抗网络(GAN)的发明人Ian Goodfellow在Twitter上发文,激动地推荐了一篇论文: Goodfellow表示,虽然GAN十分擅长于生成逼真的图像,但仅仅限于单一类型,比如一种专门生成人脸的GAN,或者一种专门生成建筑物的GAN,要用一个GAN生成ImageNe...

    文章 技术小能手 2017-11-21 2346浏览量

  • 垂直搜索新问题

    当大家都在关注搜索的速度的时候,往往伴随业务的快速发展,数据服务质量成为了实时搜索或者垂直搜索中的新问题。实时搜索和垂直搜索是不一样的问题,下面的问题就是垂直场景下得实时搜索问题。也可以理解垂直搜索都不实时,其他的实时先排队吧。问题比较抽象,只谈总体上的现象,对于具体如何解绝问题的细节,不做说明。...

    文章 中间件小哥 2016-04-08 1000浏览量

  • 图像学习之如何理解方向梯度直方图(Histogram Of Gradient)

    特征描述子(Feature Descriptor) 特征描述子就是图像的表示,抽取了有用的信息,丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3,3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像,经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。 什么...

    文章 玄学酱 2017-08-23 4042浏览量

  • 吴恩达《深度学习》第二门课(3)超参数调试、Batch正则化和程序框架

    3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β、隐藏层单元数、mini-batch size(黄色圈出)、再之后是Layer、learning rate decay(紫色圈出)、最后是Adam算法...

    文章 ysyouaremyall 2018-07-14 1210浏览量

  • 《白话深度学习与TensorFlow》——1.5 小结

    1.5 小结 一言以蔽之,机器学习就是人类定义一定的计算机算法,让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结并归纳其特征与特点,并用这些特征和特点与一定的学习目标形成映射关系,进而自动化地做出相应反应的过程。这个反应可能是做出相应的标记或判断,也可能是输出一段内容——图片、程序代码、文本、声音,而...

    文章 华章计算机 2017-09-04 1335浏览量

  • 一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧

    通用技巧 有些技巧对你来说可能就是明摆着的事,但在某些时候可能却并非如此,也可能存在不适用的情况,甚至对你的特定任务来说,可能不是一个好的技巧,所以使用时需要务必要谨慎! 使用 ADAM 优化器 确实很有效。与更传统的优化器相比,如 Vanilla 梯度下降法,我们更喜欢用ADAM优化器。用 Te...

    文章 技术小能手 2018-09-20 1310浏览量

  • Eugenio Culurciello的神经网络结构解析(Part 2)

    本文来源于Eugenio Culurciello's blog作者: Eugenio CulurcielloLinkedin: https://www.linkedin.com/in/eugenioculurciello 翻译: 郭昕 (蚂蚁金服 – 人工智能部) 原文标题:Neural Netw...

    文章 初商 2019-08-05 314浏览量

  • 《哈利·波特》出版二十周年,教大家用神经网络写咒语!

    英国赫尔大学的数据侠 Jacob 创造了一个 “写手” 程序,教大家如何模仿《哈利 · 波特》的口吻写文章。文末还附加了 GitHub 的链接。可以亲自上手试试。今后,哪怕没有教授带你玩,你也可以写模仿 J.K Rowling 的为哈利写一段咒语啦! 我创造了个 “写手” 程序,能模仿大师写作风格...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1157浏览量

  • CVPR2017精彩论文解读:直接处理三维点云的深度学习模型

    雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:虽然CVPR 2017已经落下帷幕,但对精彩论文的解读还在继续。下文是Momenta高级研究员陈亮对此次大会收录的 PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmen...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 2826浏览量

  • 【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题

    本文讲的是【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题, 摘要:理解神经卷积网络、欠拟合 & 过拟合、批量归一化 什么是卷积、最大池化和 Dropout? 这篇文章是深度学习系列中一篇文章。请查看#系列1和#系列2 数据增强(Data augmentation) 欢迎来到本系列教程的第...

    文章 玄学酱 2017-10-16 1103浏览量

  • 手把手教你从零搭建深度学习项目(附链接)

    第一部分:启动一个深度学习项目 1. 应该选择什么样的项目? 很多人工智能项目其实并没有那么严肃,做起来还很有趣。2017 年初,我着手启动了一个为日本漫画上色的项目,并作为我对生成对抗网络 ( GAN ) 研究的一部分。这个问题很难解决,但却很吸引人,尤其是对于我这种不会画画的人来说!在寻找项目...

    文章 技术小能手 2018-05-14 6170浏览量

  • 干货 | 模型表现不好怎么办?37条妙计助你扭转局势

    雷锋网 AI 科技评论按:读论文,看别人的模型的时候仿佛一切都顺利成章,可是等到自己训练模型的时候,麻烦一个接一个…… 雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论找到了一篇国外大神 Slav Ivanov 写的绝招文编译如下,给大家介绍37个好办法! 你的神经网络已经跑了12个小时训练,看上去一切都...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 921浏览量

  • 如何从机器学习数据中获取更多收益

     对于深度学习而言,合适的数据集以及合适的模型结构显得至关重要。选择错误的数据集或者错误的模型结构可能导致得到一个性能不佳的网络模型,甚至可能得到的是一个不收敛的网络模型。这个问题无法通过分析数据得到很好的解决,只能是通过一次次的制作数据集、搭建模型并进行仿真实验才能发现如何最好地利用数据集以及选...

    文章 【方向】 2018-04-19 2859浏览量

  • 吴恩达《深度学习》第二门课(1)深度学习的实用层面

    1.1训练,验证,测试集(Train/Dev/Test sets) (1)深度学习是一个按照下图进行循环的快速迭代的过程,往往需要多次才能为应用程序找到一个称心的神经网络。 (2)在机器学习中,通常将样本分成训练集,验证集和测试集三部分,数据规模相对较小,适合传统的划分比例(如6:2:2),数据...

    文章 ysyouaremyall 2018-07-10 1109浏览量

  • Logistic Regression 分类算法

    Logistic Regression 分类算法 Logistic Regression包含三个部分:回归,线性回归,Logistic方程 1) 回归 Logistic regression是线性回归的一种,线性回归是一种回归。那么回归是虾米呢? 回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。比...

    文章 edwardsbean 2014-07-28 1309浏览量

  • 机器学习系列|从白富美相亲看特征预处理与选择

    上篇 1. 引言 再过一个月就是春节,相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过(xiang)年(qin)了。我们今天也打算讲一个相亲的故事。 讲机器学习为什么要讲相亲?被讨论群里的小伙伴催着相亲,哦不,催着讲特征工程紧啊。只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西,毕竟工程实践的经验太复杂了,没有统一...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 979浏览量

  • “4+N”架构:从0到1搭建私域营销推荐能力

    作者 | 无荒、水穆、潜隐、启夏、晓冬 一、背景与挑战 业务背景 由于私域的推荐场景较多,碎片化较严重,每接到新需求重新搭建模型链路的成本较高,因此亟需沉淀一套通用营销推荐模型框架,提升模型上线效率。 技术挑战 搭建通用模型链路框架,我们面临4个方面挑战: 挑战一:场景的复杂性:推荐的场景多...

    文章 警心 2019-12-28 536浏览量

  • 解决机器学习问题有通法!看这一篇就够了!

    大数据文摘作品 作者:Abhishek Thakur 编译:Cathy,黄文畅,姜范波,寒小阳 前言 本文由Searchmetrics公司高级数据科学家Abhishek Thakur提供。 一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格...

    文章 技术小能手 2017-09-19 3779浏览量

  • [机器学习Lesson4]多元线性回归

    1. 多元线性回归定义 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 我们现在介绍方程的符号,我们...

    文章 mantoudev 2018-04-18 967浏览量

  • 这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    深度学习基础 1. 深度学习基本概念 监督学习:所有输入数据都有确定的对应输出数据,在各种网络架构中,输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端,训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。 左上:列出了各种不同网络架构的监督学习,比如标准的神经网络(NN)可用于训练房子特征和房价之间的函数,...

    文章 技术小能手 2018-03-12 3042浏览量

  • 决策树算法原理(下)

    决策树算法原理(上)这篇里,我们讲到了决策树里ID3算法,和ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法,我们也提到了它的不足,比如模型是用较为复杂的熵来度量,使用了相对较为复杂的多叉树,只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题, CART算法大部分做了改进。CART算法也就是我们下面的重点了...

    文章 初商 2019-08-04 499浏览量

  • 机器学习在高德搜索建议中的应用优化实践

    导读:高德的愿景是:连接真实世界,让出行更美好。为了实现愿景,我们要处理好LBS大数据和用户之间的智能链接。信息检索是其中的关键技术,而搜索建议又是检索服务不可或缺的组成部分。 本文将主要介绍机器学习在高德搜索建议的具体应用,尤其是在模型优化方面进行的一些尝试,这些探索和实践都已历经验证,取得了不...

    文章 高德技术小哥 2019-07-09 12384浏览量

  • 想买奶茶,高德如何让我更快喝到?

    作者 | 雪糥,星泉 对搜索排序模块做重构 搜索建议(suggest服务)是指:用户在输入框输入query的过程中,为用户自动补全query或POI(Point of Interest,兴趣点,地理信息系统中可以是商铺、小区、公交站等地理位置标注信息),罗列出补全后的所有候选项,并进行智能排序。...

    文章 剑曼红尘 2019-12-29 252浏览量

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