机器学习分为有监督学习和无监督学习。 有监督学习分为回归问题和分类问题。 Regression 回归问题是指我们想要预测连续的数值输出 Classification 分类是指我们设法预测一个离散值输出（0 or 1），有时也可以存在有两个以上的可能的输出值。 设有一组数据，x为自变量，y为因变量，( ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-24 18:54:39
阅读次数：
287
这个github感觉很不错，把一些比较新的实现都尝试了： https://github.com/brightmart/text_classification fastText TextCNN TextRNN RCNN Hierarchical Attention Network seq2seq wi ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-13 02:36:38
阅读次数：
158
逻辑回归案例 小细节 + 逻辑回归（logistic regression）虽然被称之为逻辑回归，但是它本质上其实是一种分类算法（classification algorithm），逻辑回归名字的由来是有历史原因的。 + sigmoid函数在逻辑回归中站着重要的位置，sigmoid function ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-10 12:41:37
阅读次数：
238
3.1ReLUNonlinearity使用relu作为激活函数要比sigmoid和tanh(双曲正切)函数收敛的快3.3局部响应归一化对局部神经元的活动创建竞争机制，使响应大的变得更大，并抑制其他反馈较小的神经元，可以降低top1top5的错误率3.4重叠池化池化的边界相互重叠，可以降低过拟合的情况4减少过拟合的两种方法：DataAugmentation和Dropout4.1DataAug（1）使
分类：
Web程序 时间：
2018-11-09 19:20:36
阅读次数：
167
虽然叫做“回归”，但是这个算法是用来解决分类问题的。回归与分类的区别在于：回归所预测的目标量的取值是连续的（例如房屋的价格）；而分类所预测的目标变量的取值是离散的（例如判断邮件是否为垃圾邮件）。当然，为了便于理解，我们从二值分类（binary classification）开始，在这类分类问题中，y ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-07 15:28:24
阅读次数：
175
为文本分类实验爬取数据集，要求一百万，分类＞10类。 参考链接：http://litianyi.cc/technology/2015/12/01/text-classification-1/ 文档：https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/ ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-03 23:12:55
阅读次数：
156
from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_classification import numpy as np X,y = make_classification() def plot_validation_curve(... ...
分类：
其他好文 时间：
2018-10-31 22:37:32
阅读次数：
359
1. Classification losses 每次输入一个样本，对样本进行类别预测，根据预测类别和真实标签得到对应的分类损失。 2. Pairwise losses 每次输入两个样本，数据集包含了这两个样本是否相似的信息。计算损失时根据模型在这两个样本上的输出和相似信息进行计算。 3. Trip ...
分类：
其他好文 时间：
2018-10-22 11:37:24
阅读次数：
210
深度学习用于文本分类的论文及代码集锦 原创： FrankLearningMachine 机器学习blog 4天前 [1] Convolutional Neural Networks for Sentence Classification Yoon Kim New York University EM ...
分类：
其他好文 时间：
2018-10-19 21:50:39
阅读次数：
532
第一种形式：y=0/1 第二种形式：y=+1/-1 第一种形式的损失函数可由极大似然估计推出: 第二种形式的损失函数： ， 参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Loss_functions_for_classification ...
分类：
其他好文 时间：
2018-10-08 00:50:01
阅读次数：
893
