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哥伦比亚大学_词向量_如何使用卷积神经网络进行文本分类_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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的二次回归模型。 y=b+wx。(5.15) 通过引入X2作为IInear回归模型的另一个特性,我们可以学习一个四元模型作为X的函数: Y= B+WX+W2x2(5.16) 虽然该模型实现了输入的四元函数,但输出仍然是参数的近似函数,所以我们仍然可以用正规方程来训练模型。我们可以继续添加x的更多幂作为附加特征,例如获得9次多项式: 九 y=b+wixi(5.17) i=1 当机器学习算法的能力与他们需要执行的任务的真正复杂性和他们所提供的训练数据的数量相适应时,它们通常表现得最好。容量不足的模型无法解决复杂的任务。具有高容量的模型可以解决复杂的任务,但是当它们的容量高于解决当前任务所需的容量时,它们可能会过拟合。 图5.2显示了其工作原理。我们比较了一个线性、四阶和9阶预测函数,试图拟合一个真正的下偏函数为四阶的问题。iiNear函数不必限制潜在问题中的曲线,因此它不适合。9级预测器能代表相应的功能,但也能在它的许多功能中精确地通过训练点,因为我们有更多的 参数比训练例子。当存在如此多不同的解时,我们几乎没有机会选择一个能很好地推广的解。在本例中,二次模型与任务的真
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