引言 在深度学习领域，Transformer模型以其独特的优势改变了自然语言处理（NLP）的格局。本文将基于一段讲解视频的字幕内容，深入探讨Tr...

引言 本篇文章将通过支持向量机（SVM）这个主题来探讨机器学习中的一些关键概念，包括软间隔、结构风险最小化、经验风险最小化、以及如何从不同角度理...

引言 前面的文章对深度学习、感知机、最小二乘法、极大似然估计法等概念有一个新的理解。SVM作为最主流的机器学习方法之一，即使是在当前机器学习教育...

介绍与背景 今天我们将从贝叶斯概率的角度深入探讨L1和L2正则化。虽然在前篇文章中我们已经从拉格朗日对偶和权重衰减的角度介绍了这两种正则化方法，...

引言 上一次我们从拉格朗日乘数法的角度去理解了 L1 和 L2 正则化，这一次我们将继续从权重的衰减角度来重新理解这个问题。 深入探讨权重衰减 ...

引言 这篇文章我们将探讨机器学习中两个核心议题——优化和正则化。 其中，正则化是减少过拟合的关键方法之一。在本文中，我们将从拉格朗日乘数法、权重...

1. 引言 这篇文章将深入探讨拉格朗日在机器学习中的重要角色，特别是拉格朗日对偶问题。无论是在最大熵模型、避免神经网络过拟合时用到的正则化方法，...

引言 在本篇博客中，将探索机器学习领域的一个重要概念——最大熵。通过这个过程，我们不仅会了解到最大熵如何统一了sigmoid和softmax函数...