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主题:这样的问题应该用什么深度学习算法?
1楼
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xiaoju
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2021-04-12 21:26:26
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这是典型的集成算法场合了
数据少输入变量少的场合,DNN容易过拟合没有优势,没有局部不变性的场合,CNN没有意义而且效果不如DNN
【 在 xuhong05 的大作中提到: 】
: 其实就是一个预测问题,
: 一个待预测的参数受环境变量影响,比如温度、湿度、风向等。
: 目前有温度、湿度、风向等构成的训练集,用一般的浅层学习或者SVM,RF等,该参数的预测精度大概在95%。
: ...................
--
FROM 27.91.71.*
4楼
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xiaoju
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2021-04-21 16:07:34
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RBF算一般的神经网络么?
【 在 xuhong05 的大作中提到: 】
: 谢谢,那如果要对一般的神经网络(比如RBF)结构参数(比如隐含层数目,训练测试的比例)进行优化,目的是在防止过拟合的情况下提高精度,哪些方法效果会比较好呢?
--
FROM 155.64.23.*
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