关于：方差の话题！

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机器学习系统设计.【图文】

前言：本文课件均来自Andrew Ng老师的machine learning公开课课程。一、评价模型评价模型的一种标准方法是把数据集随机分为训练集和测试集，训练集和测试集的样本比例是7:3，下面举例线性回归和逻辑回归的训练/测试步骤： 1.1 线性回归..

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目录一：方差与偏差：二：决策树的介绍：三：代码实现决策树：四：熵：1：特征选择问题：2：熵的概念：3：代码实现熵：五：信息增益（熵增益）：1：信息增益的描述：2：信息增益算法：3：熵增益的计算过程:4：信息增益比：六：决策树的生成：1..

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摘要：本文提出了一个概念简单但对卷积神经网络非常有效的注意力模块。本文分享自华为云社区《论文解读系列三十：无参数的注意力模块SimAm论文解读》，作者：谷雨润一麦。摘要本文提出了一个概念简单但对卷积神经网络非常有效的注意力模块..

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1. 目的对多维数据进行升维或者降维的过程，得到合理的特征维度，用于模型的训练，其中降维主要有特征的融合（PCA）和特征筛选（如根据卡方分布选择最优的K个特征），本章节主要讲解PCA。2. 概念主成分分析Principal component analysis,简写为PCA..

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