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2023年5月17日 “现代”条件是一种十分之非参数的学习,具有一种我们还需要更加深入理解的正则化。 在多参数的条件下,偏差-方差思维似乎仍然是完全适用的,但非参数回归可能是比“限制容量”...
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2023年12月22日 从技术上讲,深度学习模型是参数化的,也就是说它们确实依赖于可训练的参数。
2023年9月27日 这种表示学习的能力使得深度学习模型可以处理高维度的数据,而无需对数据的维度进行假设或限制。这也是深度学习模型的一个重要的非参数化的特性。 数据驱动的参...
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2024年1月17日 灵活性：非参数模型可以根据数据的特征和分布状况自动学习模型的复杂度和结构，不需要事先假设模型的形式。这使得非参数模型能够应对各种复杂的数据分布和问题。鲁棒性：由于...
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2018年6月2日 二、非参数学习算法(non-parametric learning algorithm) 定义:不对目标函数的形式作出强烈假设的算法称为非参数机器学习算法,通过不做假设,它们可以从训练数据...
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2024年12月17日 在机器学习领域,我们通常讨论的是监督学习与非监督学习,但除此之外,还有一种重要的分类方式,那就是参数模型(Parametric)和非参数模型(Nonparametric)。 🔍 参数模型与非参数...
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2023年7月27日 另外，深度学习的非简单性还体现在它所需的计算资源和数据量。训练一个深度学习模型通常需要大量的数据和高性能的计算设备。深度学习模型拥有数以百万计甚至数以亿计的参数，...
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2024年6月5日 三、非参数模型 非参数机器学习算法对目标函数形式不做过多的假设,因此算法可以通过对训练数据进行拟合而学习出某种形式的函数。 引用《Artificial Intelligenc...
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2017年6月8日 深度学习是一种为非线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从贝叶斯概率视角描述深度学习会产生很多优势，即具体从统计的解释和属性，从对优化和超参数...
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