在计算机科学、人工智能和数据科学领域，越来越多的学生对参加竞赛产生了兴趣。然而，很多初学者发现，一些竞赛的编程水平要求过高，对于刚入门的同学来说并不友好。同时，一些备受关注的竞赛如USACO和微软青少年创新杯对选手的能力考察非常全面，想要在这些竞赛中取得好成绩可谓“难于上青天”。那么，有没有一个既对数学、计算机基础要求不高，但上限又没有天花板，同时还十分有趣的竞赛呢？答案是肯定的，那就是Ka...
Kaggle注册步骤1： https://www.kaggle.com/account/loginKaggle支持两种注册，使用谷歌账号注册 或 邮箱注册。因为现在Kaggle被谷歌收购，推荐第一种方法，即使用谷歌账号/邮箱注册。如果使用其他邮箱注册，建议使用稳定的邮箱，比如qq邮箱。不要用小众邮箱，邮箱关闭了你Kaggle账号的丢了。步骤2：填写个人信息，这里需要验证码，需要网络代理（你要...
当我开始学习机器学习时，我首先使用了像MNIST这样的数据集，它允许我使用最先进的算法来重现结果。有时，这使我感到过于美好，因为输入非常干净，数据非常平衡，并且在训练集和测试集之间的分布保持一致。然而，在现实中，我们很少会遇到如此完美的数据；更不用说直接从参考论文中提取算法了。而另一方面，Kaggle为所有数据科学家提供了从理想到现实的良好过渡。那里发布的问题通常都有明确定义，但更多或少有难...
本文将了解在训练神经网络模型时如何充分利用反向传播算法的技巧和诀窍。 神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性，尽管这些算法在实践中表现出色，但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。 1、训练神经网络的挑战在训练数据集的新示例之间取得平衡。2、七个具体的技巧，可帮助您更快地训练出更好的神经网络模型。 学习和泛化...
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