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原创 深度网络-正则化-Dropout
Dropout提供了正则化的一大类模型的方法。(Ps 居然是一大类,我以为仅是设个cutoff值然后变0)(今天先到这。未完待续)Reference[1]深度学习
2019-04-24 23:01:19 134
原创 深度网络-正则化-Bagging
目的:Bagging是通过结合几个模型降低泛化误差的技术。主要思想:分别训练几个不同的模型,然后让所有模型表决测试样例的输出,这在机器学习里叫做模型平均(model averaging)。采用这种思想的技术就是集成方法。原理:不同的模型通常不会在测试集上产生完全相同的误差。Bagging涉及构造k个不同的数据集。每个数据集从原始数据集中重复采样构成,样本数量与原数据集相等,数据集大概有原...
2019-04-24 22:43:47 721
翻译 英国首相Theresa May发表讲话:宣布对叙利亚动武
生词:degradeSyrian Regimedeterabhorrenthorrificcasualtyerosionsoughtthwartveto叙述结构: 时间,人物,做了什么,目的,和谁。 原因:Douma发生了化学武器攻击事件 a.叙利亚政权发动化武袭击并不罕见 b.事实表明,叙利亚政权应为此次袭击负责 不仅为了保护叙利亚的无辜人民,还...
2018-04-17 14:04:43 413
原创 读书笔记-《从0到1》
第11章 顾客不会自动上门第12章 人类和机器全球化意味着替代;科技意味着补充 人机互之补于企业未来最有价值的公司不是靠计算机单独解决问题,而是关注计算机如何才能帮助人类解决问题 聪明的计算机是敌还是友 即使强大的人工智能不是不可预测的谜团,而有真实存在的可能,那个时代也不会很快到来:被计算机取代是22世纪人类该担忧的问题。对遥远未来的不确定的恐惧不应阻止我们现在指定明...
2018-03-01 18:14:46 815
原创 深度学习-学习笔记-1
神经网络input layerhidden layeroutput layer怎样被训练的? 需要很多数据样本进行训练,对比预测答案和真实答案的差别,改变模型一点点;激励函数梯度下降这个个优化问题(optimization) cost function,就是误差方程。 Cost = ( predicted - real) 2 = ( Wx - y ) 2 ...
2018-03-01 00:01:51 211
原创 Part3-非监督学习
本章目标关注非监督学习,如何弥合原始机器学习工作流在模型构建方面的缺口;了解如何比较使用非监督学习开发的不同模型以认识其相对优势和相对不足;对于非监督学习最重要的是,希望认识它生成的不同类型的结论解决的不同类型的问题,及其与监督学习的区别。聚类Kmeanssklearn.cluster.KMeans - n_clusters算法伊始选择centroid的个数最重要 - max_iter
2017-10-30 09:14:11 187
原创 finding_donors
机器学习纳米学位监督学习项目2: 为CharityML寻找捐献者欢迎来到机器学习工程师纳米学位的第二个项目!在此文件中,有些示例代码已经提供给你,但你还需要实现更多的功能让项目成功运行。除非有明确要求,你无须修改任何已给出的代码。以‘练习’开始的标题表示接下来的代码部分中有你必须要实现的功能。每一部分都会有详细的指导,需要实现的部分也会在注释中以’TODO’标出。请仔细阅读所有的提示!除了实现代码外
2017-10-29 19:11:56 923 1
原创 数据基础处理-numpy
numpy中argsort函数用法>>> import numpy>>> help(numpy.argsort)Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric:argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) Returns the indices
2017-10-29 17:30:31 228
转载 sklearn中的模型评估
原载:http://d0evi1.github.io作者:d0evi1原文网址:http://d0evi1.com/sklearn/model_evaluation/ 1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量:estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。Sc
2017-07-06 11:13:06 1021
原创 Pandas DataFrame 日常的操作与发现
import numpy as npimport pandas as pd一,选择数据当使用ix[a,b]精确取元素时,a取df的index值。例子中end_time为df的indexa = df.ix[end_time,0]但是使用iat[m,n]精确取元素时,第一个arg不能为index,必须为行的行号
2016-06-08 11:31:42 911
转载 浅谈协方差矩阵
今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西,以前看模式分类的时候就特困扰,没想到现在还是搞不清楚,索性开始查协方差矩阵的资料,恶补之后决定马上记录下来,嘿嘿~本文我将用自认为循序渐进的方式谈谈协方差矩阵。统计学的基本概念学过概率统计的孩子都知道,统计里最基本的概念就是样本的均值,方差,或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合X={X1,…,Xn}X={X1,…,Xn},依
2016-03-22 10:08:42 290
空空如也
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