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RSS订阅原创 (学习笔记)神经网络--------Numpy实现BP算法实列
应用背景:根据提供的一个鸢尾花数据集,通过数据集提供的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和标签来进行训练,得到一个适宜的权值来判断鸢尾花属于什么品质算法优化这里使用python作为主要编程语言进行优化,与一般的写法不同,python除了代码简单可视化以外,还拥有对矩阵算法的优化,使训练数据集的时间大大优化,避免了BP算法训练时间慢的缺点,有时间的话,我会写一个JAVA和C++的BP鸢尾花训练,可以很明显比较出python处理矩阵算法的时间快,代码简单的特点鸢尾花数据集由于鸢尾花数据集是神经网
2020-12-30 13:16:45
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原创 (学习笔记)神经网络--------BP算法
作为深度学习领域的一个重要算法,BP算法为神经网络中权值计算找出最优权值值BP算法优缺点优点:自适应,自主学习.通过不断的参数更新找出最适宜的权值非线性映射缺点:参数过多时,每次更新都需要操作过多权值,导致收敛速度慢容易陷入局部最小值BP算法主要组成正向传播逆向传播正向传播首先,我们要根据设计好的神经网络图来对参数进行正向传播,这里使用341的神经网络来作为例子1.向隐藏层的正向传播以此类推,我们相继求出h1,h2,h3和h4(这里注意两个地方,一是b1和b2是偏置
2020-12-30 12:31:48
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原创 (学习笔记)机器学习--------逻辑回归
逻辑回归介绍逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,但并不是回归的一种,而是分类.多应用与机器学习数据挖掘等方面研究,是一种经典的二分类法再补充一下应用背景,用更具体案例来说明吧…1.某高校学生考试,学生的成绩分为语文成绩和数学成绩,并且我们在不知道及格分数线是多少的情况下,需要通过以往学生成绩和是否几个这些数据来分析该校学生的及格率,这就需要通过逻辑回归来找到及格分数线,并求出及格率了2.某高校录取学生,虽然高校给了分数线,但这玩意肯定是不能信的,每年录取都会有所变动,现在小明想知道自己是否能被该校
2020-12-12 12:23:08
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原创 Pytorch/Yolov5目标检测报错总结
1.OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作主要原因是虚拟内存不足,虚拟机的话增加虚拟机内存即可win10系统下,电脑内存分配是优先程序的,可以在"高级系统设置"–>“高级”–>“性能设置”–>"高级"里修改电脑内存基于yolov5,发现Win10系统下不允许python进行多线程操作的,那么只需要在train.py文件内将dataloader的num_workers参数修改为0即可#将原始train.py文件中的dataloa
2020-12-10 00:04:34
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原创 (学习笔记)机器学习-------线性回归
记录一下自己深度学习的开始2020.12.08,以后坚持每天都写一点自己学习心得回归:根据输入的数据,预测出某个具体的值h(x)就是预测的值,也可以写作y^因此,为了找到合适的权重(theta),数学上有很多找到其值的方法,在机器学习和数据分析中,我们常用的方法有四种线性回归多项式回归岭回归LASSO代价函数(损失函数)线性回归根据x,y(输出集和结果集)对输入的值进行预测,找到一条近似的值这里是高中知识了,不做过多概述...
2020-12-08 02:05:30
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空空如也
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