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Micheal Nielsen's神经网络学习之三：过拟合与规范化

依然是Michael Nielsen的书，依然是神经网络，上文说到的是神经网络有关于损失函数的调整使得学习速度加快，但是还是有几个问题没有解决：过拟合问题权重和b初始化问题一，首先来看第一个问题：过拟合（overfitting）什么是overfitting，我这个人不是典型的学院派，所以正儿八经的定义也不会用，用我的话说就是学习过度，主要表现在两个方面：第一，在现有的训 ...

机器学习神经网络过拟合规范化

u010223750 评论(0) 有4117人浏览 2016-01-18 01:24

关系型数据库设计——范式的应用

E-R模型实体-联系数据模型的提出旨在方便数据库的设计。E-R数据模型采用了三个基本概念：实体集、联系集和属性，可以很好的描述现实世界的概念模型。在用E-R模型设计数据库时，可以避免两个缺陷：数据冗余和不完整。但是，为了更加合理、科学的设计数据库，又出现了规范化。好的关系数据库设计的特点：关系数据库设计的目标是生成一组关系模式，使我们存储信息时避免不必要的 ...