数据的预处理 数据预处理的主要内容包括数据的清洗,数据的集成,数据的变换,数据的规约. 数据清洗:数据的清洗主要是删除原始数据集中的无关数据,重复数据,平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主体无关的数据,处理缺失值,异常值. 缺失值的处理:缺失值的处理分为3种方式:删除记录,数据补差,和不处理 数据补插方式: ...
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2019-10-27 12:27:11
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偏差（Bias）与方差（Variance） 目录： 为什么会有偏差和方差？ 偏差、方差、噪声是什么？ 泛化误差、偏差和方差的关系？ 用图形解释偏差和方差。 偏差、方差窘境。 偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？ 偏差、方差与模型复杂度的关系？ 偏差、方差与bagging、boosting的关系？ 偏差 ...
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2019-10-23 18:37:53
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原文地址：https://blog.csdn.net/Sakura55/article/details/81514828 1.GAN 先来看看公式： GAN网络主要由两个网络构成，生成网络G和辨别网络D，生成模型G的思想是将一个噪声包装成一个逼真的样本，判别模型D则需要判断送入的样本是真实的还是假的 ...
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2019-10-23 14:01:21
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.12673 一.对抗样本 对抗样本是指攻击者通过向真实样本中添加人眼不可见的噪声，导致深度学习模型发生预测错误的样本。比如对于一张猫的图片，分类器原本可以正确的识别。如果在图片中加入一些微小的干扰，这些干扰对于人眼来说是分辨出来的，人们 ...
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2019-10-18 12:18:30
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雷达方程分析 雷达方程是设计雷达系统的基础。雷达方程如下： 一般情况，雷达系统设计已知雷达需要探测距离R，所以雷达方程常进行变换应用，例如根据《雷达系统设计MATLAB仿真》中的： 其中，G为天线增益，λ为波长，σ为目标截面积，Pt为峰值功率，k为玻尔兹曼常数，Te有效温度，B带宽，F噪声系数，L雷 ...
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2019-10-18 10:59:30
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# scikit-learn库之支持向量机在scikit-learn库中针对数据是否线性可分，主要将支持向量机分为以... ...
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2019-10-16 17:44:53
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对抗攻击基础知识 https://cloud.tencent.com/developer/news/162169 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37260275 什么是对抗攻击 为图片添加噪声,人眼看不出明显差别,但会导致机器识别错误. 为图片添加噪声,人眼看不出明显差别 ...
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2019-10-14 15:01:54
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1、根据神经网络建立模型的复杂度和数据模型真正复杂度之间的相对大小，其主要存在三种情况：(1)欠拟合:underfitting (2)相对准确 (3)过拟合：overfitting 图2、一般情况下在不知数据模型复杂度的情况下，很容易出现建立模型过拟合的情况，这是因为原始数据中本身存在一些噪声数据， ...
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2019-10-11 20:39:00
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问题： 1.远程监督的方法由于约束较低，所以导致会产生大量的噪声数据 2.特征抽取方法没有充分考虑两个实体间的位置信息 解决方法： 1.采用多示例学习缓解噪声 将同一Bag(相同实体对）置信度最高的句子的关系 作为Bag中所有句子的关系（假设还是很强） 2.提出PCNNs网络 之前的CNN只能提取到 ...
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2019-10-10 22:56:58
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file: tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py 参考：tensorflow中常用学习率更新策略 神经网络中通过超参数 learning rate，来控制每次参数更新的幅度。学习率太小会降低网络优化的速度，增加训练时间；学习率太大则可能导 ...
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2019-10-04 22:48:22
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