第三章 使用sklearn 实现机学习的分类算法 分类算法 分类器的性能与计算能力和预测性能很大程度上取决于用于模型训练的数据 训练机器学习算法的五个步骤： 1. 特征的选择 2. 确定评价性能的标准 3. 选择分类器及其优化算法 4. 对模型性能的评估 5. 算法的调优 <! more sklea ...
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2018-07-17 00:47:03
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一、岭回归和 LASSO 回归的推导过程 1）岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题 具体操作：在原始的损失函数后添加正则项，来尽量的减小模型学习到的 θ 的大小，使得模型的泛化能力更强； 2）比较 Ridge 和 LASSO 名词 Ridge、LASSO：衡量模型正则化； MSE ...
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2018-07-13 20:23:20
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1. 计算机算法实习生 工作职责： 1.将传感器采集的数据实现算法功能，利用机器学习算法模型训练并实现分类;2.相关前沿技术方案的调研及实现;3.Java Web系统(后端、 前端)的维护和模块开发;4.团队交办的Java和Python,C /C++, Android相关开发任务;5.相关前沿技术方 ...
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2018-07-13 17:40:41
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园子里头看到了一些最基础的 keras 入门指导， 用一层网络，可以训练一个简单的线性回归模型。 自己学习了一下，按照教程走下来，结果不尽如人意，下面是具体的过程。 第一步： 生成随机数据，绘出散点图 散点图如下： 二、创建网络模型 三、模型编译 四、模型训练 五、测试模型 输出结果： 此次训练所得 ...
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2018-07-11 01:08:32
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一、MMP数据库MPP是massively parallel processing，一般指使用多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统。执行查询的时候，查询可以分散到多个SQL数据库节点上执行，然后汇总返回给用户。MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题，但是也存在一些问题，例如：当节点数达... ...
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2018-07-10 12:44:55
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一、Zero Shot learning ? 在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别（例如牛），这个模型便无法将牛识别出来，而ZSL就 ...
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2018-07-07 17:34:10
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现有分布式模型训练的模式 分布式SGD 并行SGD： 大规模训练中，一次的最长时间取决于最慢的机器 异步SGD： 不同步的数据，有可能导致权重更新向着未知方向 并行多模型 ：多个集群训练不同的模型，再组合最终模型，但是会消耗inference运行时 蒸馏：流程复杂 student训练数据集的选择 u ...
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2018-07-06 01:41:52
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我们在第三十二节，使用谷歌Object Detection API进行目标检测、训练新的模型(使用VOC 2012数据集)那一节我们介绍了如何使用谷歌Object Detection API进行目标检测，以及如何使用谷歌提供的目标检测模型训练自己的数据。在训练自己的数据集时，主要包括以下几步： 制作 ...
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2018-07-05 12:15:49
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前文参考： Python爬虫(一)——豆瓣下图书信息 Python爬虫(二)——豆瓣图书决策树构建 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现这里有5个数据，这里有三个特征（评分是否超过8.0,评分是否超过9.5,评价数是否超过45,000） ...
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2018-06-26 12:25:03
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一、序 环境搭建： "【查看】" 在环境搭建过程中，通过git clone获取到samples for ai文件夹，其子文件夹examples目录如下。 以Tensorflow作为样例模型。 参考博客： "【博客1】" 、 "【博客2】" 。 二、Tensorflow （一）它是什么？ 简书博客： ...
