以下是關於 Machine-Learning 的問答

Machine-Learning

損失函數和評估指標

  • November 28, 2018
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Machine-Learning

為什麼 PCA 對異常值敏感？

  • November 26, 2018
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Machine-Learning

MNIST 數字識別：僅使用完全連接的 NN，我們能獲得的最佳效果是什麼？（沒有CNN）

  • November 10, 2018
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Machine-Learning

高斯 VAE 的優化是否合適？

  • October 26, 2018
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Machine-Learning

如何處理“自我挫敗”的預測模型？

  • October 22, 2018
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Machine-Learning

為什麼二進制交叉熵可以用作自編碼器中的損失函數？[複製]

  • October 4, 2018
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Machine-Learning

因果樹如何針對異質治療效果進行優化？

  • October 4, 2018
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Machine-Learning

當使用變分自動編碼器生成樣本時，我們從ñ(0,1)ñ(0,1)N(0,1)代替μ+σñ(0,1)μ+σñ(0,1)mu + sigma N(0,1)

  • October 1, 2018
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Machine-Learning

監督學習是強化學習的一個子集嗎？

  • September 23, 2018
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Machine-Learning

是否同時使用訓練集和測試集進行超參數調整過擬合？

  • September 14, 2018
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Machine-Learning

如何找到分類結果的統計顯著性差異？

  • September 13, 2018
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Machine-Learning

故意過擬合

  • September 13, 2018
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Machine-Learning

為什麼我們不直接學習超參數？

  • September 7, 2018
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Machine-Learning

為什麼使用偽標籤會對結果產生重大影響？

  • August 29, 2018
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Machine-Learning

KNN 應該使用哪種類型的數據規範化？

  • August 25, 2018
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Machine-Learning

標準化/標準化：應該在對數據進行過採樣/欠採樣之前還是之後執行此操作？

  • August 21, 2018
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