网站首页 稀疏解 第3页

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  白居易才是脱发届的王者，掉发三连还写诗吐槽，也太好笑了吧

  你以为的诗人是什么样的像黄轩演的白居易那样，风流倜傥，才华横溢，长发飘飘？他们似乎从来没有脱发的困扰但事实真的如此吗？他们的脱发问题似乎不比现在好多少，毕竟自古以来脱发都是一个让人头疼的问题你问小酷是如何知道的？...

  2024-10-11 btikc 技术文章 1 ℃ 0 评论
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  计算广告里面的特征处理方法 计算广告主要内容

  连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？A:在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入...

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  干货!神经网络中的隐性稀疏正则效应

  本文研究了梯度下降算法在过度参数化下的隐式稀疏正则效应。我们研究了一类特殊的神经网络，也就是对角线性神经网络。我们将之前在网络深度为2的理论结果拓展到了一般的深度为N的网络，并且进一步说明了深度对于隐式稀疏正则效应的影响。我们发现更大的深...

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  机器学习西瓜书简明笔记(12)特征选择与稀疏学习

  上篇主要介绍了经典的降维方法与度量学习，首先从“维数灾难”导致的样本稀疏以及距离难计算两大难题出发，引出了降维的概念，即通过某种数学变换将原始高维空间转变到一个低维的子空间，接着分别介绍了kNN、MDS、PCA、KPCA以及两种经典的流形学...

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  统编教材1-6年级古诗中最容易读错的40个字音，你能得100分吗?

  统编教材·古诗正音1.解（jiě）落三秋叶，能开二月花。（一上）解落：吹落，散落。2.泉眼无声惜细流，树阴（yīn）照水爱晴柔。（一下）树阴：树木枝叶在日光下形成的阴影,也称“树荫”。3.遥知不是雪，为（wèi）...

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  【机器学习】L1正则化为什么会产生稀疏解?

  L1是一种正则化方法，它可以用来防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。L1正则化的本质是在损失函数中加入一个参数的绝对值之和的项，也就是L1范数。L1正则化可以使得模型的参数更加稀疏，也就是说，有些参数的值会变成零，从而减少模型的复杂度。...

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