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监督学习中的损失函数及应用研究
监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度,一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约,现
有监督
学习算法使用的损失函数的种类和数量较多,而且每个损失函数都有各自的特征,因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式,探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度,而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。
2022-11-03 10:24:25
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监督学习
损失函数
相似度度量
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毕业设计——社会捐赠监督
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2022-11-02 21:17:59
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数据挖掘(二)监督学习梯度下降
监督学习 监督学习目的在于学习一个由输入到输出的映射 图形表示 梯度下降 梯度的概念 梯度是什么? 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以
2022-11-02 19:08:18
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matlab跳过代码直接运行-Vicario_lab_wave_clus3:使用Wave_clus3的无监督峰值排序
matlab跳过代码直接运行Vicario Lab Spike排序和数据预处理(Efe的设置) 多单元,单单元检测并转换为.npz数据,以便在Python中灵活高效地进行分析。 大纲 单个单元检测:尖峰分类。 使用matlab脚本vicario_lab_spikesorting.m ,它要求完全无监督的尖峰排序。 多单元检测:阈值MUA。 使用秒杀2脚本STD_Threshold2Matlab.s2s 。 将存储的.smr文件的MUA和SUA数据导出为.mat格式。 使用spike2脚本Spike2Matlab_AllChannel_Batch_v0.1.s2s或在STD_Threshold2Matlab.s2s使用导出功能。 根据文件名组合来自主计算机和从计算机的数据。 使用matlab脚本combine_efe_left_right.m 。 对于每个实验条件(记录会话,对应于来自主计算机和从计算机的一对.smr文件),组合来自不同鸟类的数据并以.npz格式存储数据。 使用mdlab.py函数。 在基于mdlab.py Python中分析数据。 程序 一,原始数据组织 从主计算机和从
2022-11-01 16:16:19
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系统开源
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半监督学习领域经典论文MixMatch
论文中提出一种监督方法, 其引入一个单一的损失, 将伪标签和一致性正则方法统一于其中. MixMatch 为未标记数据引入了一个统一的损失项, 可以无缝地降低熵, 同时保持一致性并与传统的正则化技术保持兼容.
2022-10-29 22:04:58
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semi-dehazing:半监督单图像去雾
半监督单图像去雾 半监督单图像去雾代码。 依赖 pytorch >= 1.0 visdom 数据集制作 通过以下方式使您成为数据集: 合成图像:将两张图像(朦胧(HxWxC),清洁(HxWxC))对齐为一张图像(Hx2WxC)。 要注意的是,H和W应该是8的倍数。将它们( ./datasets/dehazing/train张图像)放在./datasets/dehazing/train 。 真实的模糊图像:将它们( ./datasets/dehazing/unlabeled张图像)放在./datasets/dehazing/unlabeled 测试图像:与1.对齐,然后将它们放在./datasets/dehazing/test 火车 您可以通过以下方式训练模型: python train.py --dataroot ./datasets/dehazing --name run_
2022-10-29 20:19:08
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线性回归tensorflow例子,完整python代码
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2022-10-25 18:56:11
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机器学习课程笔记(第一章的第一节和第二节)机器学习的概念和分类
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iOS开启监督模式文件.zip
需要用到I backup bot才能使用此备份。此备份适合安装好itunes和ibackupbot的,但是找不到监督模式文件的人
2022-10-23 19:00:54
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基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc
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