深入理解hadoop之机架感知 机架感知 hadoop的replication为3，机架感知的策略为： 第一个block副本放在和client所在的datanode里（如果client不在集群范围内，则这第一个node是随机选取的）。第二个副本放置在与第一个节点不同的机架中的datanode中（随机 ...
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2018-07-15 11:16:43
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OpenCV3.4的神经网络功能主要提供了以下三种：ml模块中的多层感知机（ArtificialNeuralNetworks-Multi-LayerPerceptrons），提供了MLP的创建、训练参数设置等函数。如：staticPtr<ANN_MLP>create()Createsemptymodel.staticPtr<ANN_MLP>load(constString&
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2018-06-28 16:02:10
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卷积神经网络简介 卷积神经网络是多层感知机的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来。视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，我们称之为感受野。 通常神经认知机包含特征提取的采样元和抗变形的卷积元，采样元中涉及两个重要参数，即感受野与阈值参数 ...
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2018-06-24 13:02:46
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自学机器学习三个月，接触到了各种算法，然而很多知其然而不知其所以然，因此想对过往所学的知识做个总结，该系列的文章不会有过多的算法推导。 我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector machine ...
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2018-06-23 22:51:03
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支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划(conve ...
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2018-06-17 23:26:11
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? 多层感知机 随着层数越多，所需的节点数目下降,但是随着层数的增多又会出现其他的问题： 1. 过拟合 解决办法： DropOut 2. 参数难以调试 尤其是梯度下降的参数使用Adagrad、Adam、Adadelta等自适应的方法可以降低调试参数的负担。 3. 梯度弥散 使用Sigmoid在反向传 ...
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2018-05-13 13:34:41
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最近在Coursera上面听公开课，其中听到机器学习基石中遇到了这样一个习题，就是如何将感知机在线性可分情况下的迭代次数进行表达。 这个问题的一个前提条件是数据是可以被感知机线性分割的。 课程中给出的两个推出的公式： 1. 2. 该表达，其实主要是要求上图中的那个constant。 题中，给出了一个 ...
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2018-05-09 14:59:24
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前几天认把感知机这一章读完了，顺带做了点笔记 现在把笔记做第三次的整理 零、总结 1. 适用于具有 线性可分的数据集的二分类问题 ，可以说是很局限了 2. 感知机本质上是一个分离超平面 3. 在向量维数（特征数）过高时，选择对偶形式算法 在向量个数（样本数）过多时，应选择原始算法 4. 批量梯度下降 ...
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2018-05-01 12:39:37
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机器学习的任务是从属性X预测标记Y，即求概率P(Y|X)； 有监督学习 training data给了正确的答案即label，任务就是建立相应的模型，训练样本集外的数据进行分类预测。 生成式模型 生成模型学习一个联合概率分布P（x，y） 常见的判别方法有 k近邻法、感知机、决策树、逻辑回归、线性回归 ...
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2018-04-22 12:55:52
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六、逻辑回归 6.1 分类问题 对于二分类问题， 我们一般将结果分为0/1，在理解逻辑回归时可以引入感知机，感知机算是很早的分类器，但因为感知机是分布函数，也就是输出的值小于某一临界值，则分为-1，大于某一临界值，则分为1，但由于其在临界点处不连续，因此在数学上不好处理，而且感知机分类比较粗糙，无法 ...
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2018-04-14 14:03:21
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