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kmeans++和kmeans||
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kmeans++和kmeans||

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kmeans是经典的聚类算法,但是它有两个缺点:1)k值不好确定;2)初始值敏感,不同的初始值得到的聚类结果差异很大。对于第一点我们无能为力。对于第二点,常用的办法是多迭代几次,选择使得代价函数最小的初始值。但是这无疑增加了计算量,而且容易...

macro F1,micro F1以及 weighted F1的区别
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macro F1,micro F1以及 weighted F1的区别

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对于多分类问题,sklearn中的f1_score评价函数的average有三个参数:‘macro’,‘micro’和‘weighted’,下面我们来说一下这三种F1的区别。weighted F1分别计算每个类别的F1值,然后与对应类别标签...

使用keras训练模型时遇到loss出现负数的情况
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使用keras训练模型时遇到loss出现负数的情况

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使用keras训练深度自编码网络模型时遇到loss出现负数仍然下降的情况,这种情况的原因是数据没有归一化,因为无论自编码器还是深度自编码器都要求输入数据归一化。下面附上对三维数据进行归一化的代码:def nn_preprocess...

CNN经典网络可视化网站
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CNN经典网络可视化网站

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https://dgschwend.github.io/netscope/quickstart.html这个网站几乎包含了所有的CNN经典结构如Alexnet,Googlenet,VGGnet等的可视化图,还有各种网络的细节描述,对于深入学...

神经网络batch_size调参
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神经网络batch_size调参

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batch_size 是神经网络训练的一个重要参数,batch_size最大时就是整个训练集的大小,这时使用整个训练集进行Gradient decent,但这样非常容易对训练集过拟合,最好的办法是使用mini_batch gradient...

lightgbm设置两个metric
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lightgbm设置两个metric

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lightgbm可以自己创建metric函数,然后在train的时候赋值个feval即可。当我们使用两个metric时,一个是默认的,另一个是自己创建的,如果你设置早停的话,则当其中一个metric达到早停条件即会停止。结论:最好设置一个m...

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