DCGAN、WGAN、WGAN GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比 from：https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世 本文已投稿至微信公众号 机器学习算法工程师，欢迎关注 1 2 ...
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2020-01-27 23:58:02
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梯度下降的各种优化算法下面参考文献表述都很全面了，不在赘述，主要谈谈个人理解 其实对SGD的优化，跟自动控制中的PID思路其实是一样的 P（Propotion）比例项即当前偏差 I（Intergration）积分项即偏差的累积 D（differentiation）微分项即偏差的变化 SGD加入微分项 ...
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2020-01-27 19:11:38
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[TOC] 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195 机器学习的最新进展使得检测和识别人类情绪的技术也得到了快速的发展。其中一部分机器学习技术中是通过分析脑电图(EEG)信号来工作的，这些信号本质上是对从一个人的 ...
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2020-01-27 13:51:52
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前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲，但是在实践中却会经常要用到的，那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响， ...
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2020-01-26 22:21:38
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前言 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团?大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学 ...
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2020-01-26 19:02:37
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1. 感知机模型 输入为实例的特征向量， 输出为实例的类别， 取+1和-1；感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面， 属于判别模型；导入基于误分类的损失函数；利用梯度下降法对损失函数进行极小化；感知机学习算法具有简单而易于实现的优点， 分为原始形式和对偶形式；1957年由Rosenb ...
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2020-01-26 11:40:01
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一般都是用机器学习、梯度下降或sklearn、pytorch来做函数拟合运算，今天介绍遗传编程，或称基因编程/GP，来做这个计算 最终就是构造一棵树AST，来表示运算的先后、权重： 具体原理可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/ocd_with_naming/article/ ...
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2020-01-25 23:34:32
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在《手写数字识别——手动搭建全连接层》一文中，我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型，其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配、梯度计算、准确度的统计等问题，但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的。在大多数情况下，我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型，这同时也 ...
接下来要写4篇的进度报告，准备把RDD编程和SparkSQL放在这几天一起弄掉（没回老家的大年三十稍微有些无聊）。 这一篇我想先笼统一下各方面的知识，省的有不理解的地方。 首先是RDD。 作为一个分布式的数据构造，RDD对我来说方法是抽象的，而且一般来说面向我的都是函数式的编程操作，很难体会到RDD ...
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2020-01-24 20:10:05
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梯度下降法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这 ...
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2020-01-24 17:28:40
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