目录1 前言2 随机森林（RF）简介3 特征重要性评估4 举个例子5 参考文献1 前言
目录1.交叉熵损失函数的推导2. 交叉熵损失函数的直观理解3. 交叉熵损失函数的其它形式4.总结说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，脑海中立马浮现出它的公式：
目录隐藏层从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数隐藏层 我们在前面描述了仿射变换，它是一个带有偏置项的线性变换。首先，回想下之前下图中所示的softmax回归的模型结构。该模型通过单个仿射变换将我们
目录训练误差和泛化误差模型复杂性模型选择验证集K折交叉验证欠拟合还是过拟合？模型复杂性数据集大小训练误差和泛化误差
目录从ResNet到DenseNet稠密块体过渡层DenseNet模型训练模型从ResNet到DenseNet 上图中，左边是ResNet，右边是DenseNet，它们在跨层上的主要区别是：使用相加和使用连结。
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