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机器学习 决策树 集成学习小结

机器学习 集成学习系列1决策树 最近想把决策树,gbdt,xgboost等相关东西整理下,整理成自己的框架,方便记忆。1. 决策树 什么是决策树,可以简单理解为做决策的过程,比如你买一件衣服,可能会考虑价格、面料、款式、颜色等几个方面,这些考虑的因素就是决策树的特征,最终你决定是买还是不买,而你先考虑哪些颜色,比如价格> 面料 > 款式 > 颜色,就是决策树需要学习的。 决策树一般包含三个构成,特征选择(选哪些因素)、树的构造(因素的优先...

2020-08-16 16:01:59

Anaconda Tensorflow Pycharm 环境安装

Anaconda Tensorflow 安装 Anaconda是现在非常流行的python包管理器,通常先安装anaconda,然后再安装scikit-learn,tensorflow等,还可以创建不同的环境,比如分别安装tensorflow1.x和tensorflow2.x版,指定不同版本的python,所安装的不同环境可以打包,和docker创建的镜像一样,放到hdfs上,执行hive udf函数的时候加载,指定python中加载tensorflow模型,预测输入数据,产出离线表。...

2020-07-31 23:30:18

深度学习 第六章 RNN循环神经网络

深度学习入门视频-唐宇迪 (笔记加自我整理)深度学习 第六章RNN循环神经网络1.RNN RNN循环神经网络,重点在循环两字上面。和典型神经网络一样,也是由输入层、隐含层、输出层构成。和大部分神经往不同,RNN输入的是序列。对比Word2vec的CBOW,虽然输入的都是带有前后关系的样本,不同的是Word2Vec的CBOW输入的上下文单词数据,需要预测中心位置单词的是正确单词的概率,像选词填句。而RNN输入的是一个完整的序列,不需要预测中间结果,比如可以是输入一段话,预测这一段...

2020-07-29 23:53:48

深度学习 第五章 自然语言处理与深度学习

1.词袋模型2.n-gram模型3.词嵌入模型 经典模型:Word2vecWord2Vec两种网络结构:CBOW和Skip-gramWord2Vec两种优化(样本类别):Hierarchical Softmax(层级softmax)和Negative Sample(负采样)

2020-07-08 22:40:52

深度学习 第三章 tensorflow手写数字识别

深度学习入门视频-唐宇迪 (笔记加自我整理)深度学习 第三章 tensorflow基本操作1.tensorflow常见操作2.tensorflow实现线性回归3.tensoflow实现手写数字识别

2020-06-27 16:57:58

深度学习 第四章 卷积神经网络

深度学习入门视频-唐宇迪 (笔记加自我整理)深度学习 第四章 卷积神经网络1.结构:输入层-卷积层-激活函数-池化层-全连接层2.卷积层:提取特征具体过程3.池化层:提取计算4.整体结构5.经典网络

2020-06-26 16:17:18

深度学习 第二章 神经网络

深度学习关键词1.梯度下降2.批处理3.神经网络结构4.激活函数 sigmoid vs relu5.正则项 + dropout,避免过拟合

2020-04-19 13:18:50

深度学习 第一章 深度学习简介

第一章 深度学习简介1.环境:anaconda2.套路:数据标签-训练-测试评估3.超参数:交叉验证4.得分函数:学习的模型或者是规则5.损失函数:优化的目标,希望预测的越正确越好,损失函数值越小表示模型效果越好6.损失函数的两种常用方式:sigmod函数&softmax分类器

2020-04-19 12:30:30
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