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L2懲罰法也是一個經(jīng)典的正則化方法。 它是在原有損失函數(shù)的基礎(chǔ)上，在構(gòu)造一個新的損失函數(shù)。（帶有懲罰項(xiàng) 是一個超參數(shù)）模型集成（model ensemble)可以提供模型的預(yù)測準(zhǔn)確度，思想就是， 先訓(xùn)練大量結(jié)構(gòu)不同的模型，通過平均、或投票方式綜合所有模型的結(jié)構(gòu)，得到最終預(yù)測。在實(shí)際中，有較大限制，原因很簡單，
TensorFlow里的`Tensor`就是張量。 如果把維度對應(yīng)到現(xiàn)實(shí)世界，那么我們所處的物質(zhì)世界明顯是一個三維世界。再加上不斷流淌的時間，可以視為四維的。我能夠理解到的最大維數(shù)就是四維了。在一些學(xué)習(xí)中，好像可以簡單抽象的推到為五維、六維...，但是我實(shí)在是難以想象那些是什么樣子？也許五維是兩個平行世界？六維是三個平行世界？
引入這兩個算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的是建立輸入層與輸出層之間的關(guān)系，進(jìn)而利用建立的關(guān)系得到預(yù)測值。通過增加隱藏層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到輸入層與輸出層之間較復(fù)雜的關(guān)系。深度學(xué)習(xí)是擁有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們通過正向傳播算法得到預(yù)測值，并通過反向傳播算法得到參數(shù)梯度，然后利用梯
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些偏導(dǎo)數(shù)等于零，解方程得到b和w的估計(jì)值。但是這個方法只適合少數(shù)結(jié)構(gòu)比較簡單的模型（比如線性回歸模型），不能求解深度學(xué)習(xí)這類復(fù)雜模型的參數(shù)。 所以下面介紹的是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法：`梯度下降法`。其中有三個不同的變體：隨機(jī)梯度下降法、全數(shù)據(jù)梯度下降法、和批量隨機(jī)梯度下降法。
學(xué)習(xí)步長$\alpha$是一個很重要的參數(shù)。 如果太小，算法會收斂的很慢。 如果太大，容易造成算法不收斂，甚至發(fā)散。 自變量的標(biāo)準(zhǔn)化，和因變量的中心化，是建立深度學(xué)習(xí)模型常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。 他們的好處，是不僅可以讓梯度下降法的數(shù)值表現(xiàn)的更加穩(wěn)定，還有助于我們找到合適的初始值和步長。
89864369.png) 這個算法就是梯度下降法，在更新w的過程中，加入了一個系數(shù)$\alpha$，他是一個比較小的正數(shù)，叫做`學(xué)習(xí)步長`，這樣可以讓w更新的速度變慢一些，使得w更容易收斂。
1659794730122414008.png) 可以看到logistic模型找到的線，有一個右下角的原點(diǎn)預(yù)測錯誤。4個當(dāng)中1個錯誤。這個是情理之中，別說機(jī)器，讓你只畫一條決策線，能進(jìn)行正確的預(yù)測劃分，你也畫不出來。 但是如果可以讓你畫2條線，那就沒什么問題。那么對機(jī)器來說，又應(yīng)該怎么做呢？
都是65W的功率，想問下能不能給筆記本電腦充電呀？
藍(lán)牙 4.0 的理論最大速度約為 25 Mbps，而藍(lán)牙 5.0 的速度則可以達(dá)到 50 Mbps。相比之下，WiFi 的傳輸速度則更高。例如，使用 IEEE 802.11ac 標(biāo)準(zhǔn)的 WiFi 可以達(dá)到幾百 Mbps 到 1 Gbps 不等的速度。更先進(jìn)的 WiFi 6（802
先要對自變量進(jìn)行`標(biāo)準(zhǔn)化`，對因變量進(jìn)行`中心化`。 標(biāo)準(zhǔn)化后所有自變量的均值是0，方差是1。中心化后因變量的均值是0。 這樣做可以讓梯步下降法的數(shù)值更加穩(wěn)定，更容易找到合適的初始值和學(xué)習(xí)步長。 一個標(biāo)準(zhǔn)化的方法就是讓數(shù)據(jù)的每一列減去該列的均值，然后除以該列的樣本標(biāo)準(zhǔn)差（$sd(x)$）: 
