面对一个图像分类问题，可以有以下步骤： 1.建立一个简单的CNN模型，一方面能够快速地run一个模型，以了解这个任务的难度 卷积层1：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数64，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。 卷积层2：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1， ...
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2019-08-22 13:29:52
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一、bagging和boosting的区别 参考：https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82229322 简单总结Bagging：对数据集进行多次有放回抽样，每次的抽样进行分类计算生成弱分类器，分类问题就是把每一次的计算结果进行投票，看哪一种情 ...
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2019-08-19 10:03:43
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1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下 ...
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2019-08-17 15:05:06
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一、原理阐述 算法类型：监督学习_分类算法 输入：数值型或标称型(标称型需要独热编码) V1.0 用回归方式解决二分类问题，通过引入一个Sigmoid函数将中间y值映射到实际二分类的y值上。 二、算法选择 三、算法过程 1.Sigmoid函数是一个x值域是(-∞,+∞)，y值域是(0,1)的单调递增 ...
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2019-08-13 20:12:20
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仅为个人查阅使用，如有错误还请指正。 最近在学机器学习，试着用朴素贝叶斯做一个分类问题，数据就用sklearn新闻数据集。 但是下载巨慢，没耐心等。接下去就是一波操作，上篮成功。 因为版本之间可能存在差异，所以就不发数据集的安装包了。 1）当你在运行程序的时候，控制台是这么输出的 2）默认在当前用户 ...
我们先来理解理解Softmax：任意事件发生的概率都在 0 和 1 之间，且总有某一个事件发生 （概率的和为 1 ）。如果将分类问题中“ 一个样例属于某一个类别”看成一个概率事件， 那么训练数据的正确答案就符合一个概率分布。因为事件“一个样例属于不正确的类别”的概率为0,而“ 一个样例属于正确的类别 ...
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2019-08-10 12:20:57
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十，专著研读（线性回归） 分类问题输出离散型变量，回归输出连续型变量。 线性回归 简单线性回归一元线性回归及其一元线性方程 $y=b+\omega x$ 写成矩阵形式 $y=X^{T}\omega$ 多元线性回归多元线性方程 $ y=\omega _{0}+\omega _{1}x_{1}+\ome ...
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2019-08-01 21:24:06
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Q1过拟合的问题 训练集表现良好，测试集表现差。鲁棒性差。以下是两个例子（一个是回归问题，一个是分类问题） 第一个图明显欠拟合，第三个图过度拟合，拟合函数复杂，虽然对于训练集具有很低的代价函数，但是应用到新样本的能力并不高，图二则是两者的均衡。 解决办法： （1）丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征。 ...
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2019-07-28 19:48:04
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Q1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数，而在分类问题中，比如二分类，希望输出的值是0或1，如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键。注意logistics回归又称 逻辑回归，但他是分类问题，而不是回归问题。 Q2假说表示 其中： sigmoid函数 hθ（x）的作用是，对于给定的输入变量 ...
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2019-07-28 17:35:27
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一、问题描述 现实中常遇到多分类学习任务，有些二分类学习方法可直接推广到多分类，但在更多情况下，我们是基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。 假设有N个类别C1，C2,......，CN，多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆分为若干个二分类任务求解。具体来说，先对问题进行 ...
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2019-07-14 13:30:41
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