1 学习目标： 学习基本的 TensorFlow 概念 在 TensorFlow 中使用 LinearRegressor 类并基于单个输入特征预测各城市街区的房屋价值中位数 使用均方根误差 (RMSE) 评估模型预测的准确率 通过调整模型的超参数提高模型准确率 备注：数据基于加利福尼亚州 1990 ...
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2018-10-14 01:52:21
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这天，老板跟你说，希望能在手机上跑深度神经网络，并且准确率要和 VGG、GoogleNet 差不多。 接到这个任务后你有点懵逼，这些网络别说计算量大，就连网络参数也要 100MB 的空间才存得下，放在手机上跑？开玩笑呗。 老板又说，怎么实现是你的事，我要的只是这个功能。 你默默地点了点头。 <! m ...
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2018-10-05 22:39:41
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一、分类算法评价指标 1.分类准确度的问题 分类算法如果用分类准确度来衡量好坏将会存在问题。例如一个癌症预测系统，输入体检信息，可以判断是否有癌症，预测准确度可以达到99.9%，看起来预测系统还可以，但是如果癌症的产生概率只有0.1%，那么系统只要预测所有人都是健康的就可以达到99.9%的准确率，因 ...
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编程语言 时间：
2018-10-04 22:03:25
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Ensemble learning 集成算法 目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起 Bagging：并行 训练多个分类器取平均 全称：bootstrap aggregation（说白了就是并行训练一堆分类器） 最典型的代表就是随机森林啦 随机：数据采样随机，特征选择随机 森林：很多个决策树并 ...
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编程语言 时间：
2018-10-04 10:06:59
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【TensorFlow实战】TensorFlow实现经典卷积神经网络之ResNet ...
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Web程序 时间：
2018-09-29 19:19:55
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Precision Recall AP(Average Precision) 单纯用 precision 和 recall 都不科学，更科学的做法是把 PR曲线下的面积当做衡量尺度(这就是AP）。这里的 average，等于是对 precision 进行 取平均 。 连续PR曲线 离散PR点 MAP ...
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2018-09-29 14:32:06
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1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测 ...
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2018-09-27 19:46:08
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先验知识 我们首先将数据的类别统一分为两类：正类和负类。例如：一个数据集中的数据一共有3类，小学生、中学生、高中生。我们的目标是预测小学生，那么标记为小学生的数据就是正类，标记为其他类型的数据都是负类。 数据有两种状态：测试集数据和预测结果数据。 对一批测试数据进行预测，结果可以分成四种。 TP(T ...
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2018-09-27 00:03:29
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如何选择超参数： 交叉验证： 如图， 大训练集分块，使用不同的分块方法分成N对小训练集和验证集。 使用小训练集进行训练，使用验证集进行验证，得到准确率，求N个验证集上的平均正确率； 使用平均正确率最高的超参数，对整个大训练集进行训练，训练出参数。 在训练集上训练。 十折交叉验证 网格搜索 诸如你有多 ...
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2018-09-15 00:43:30
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作者：邓小乔链接：https://www.zhihu.com/question/30643044/answer/224360465 正好最近刚做了个项目是关于imbalanced data的，又深入研究了一把各种evaluation metric，在这儿分享一下。 为了方便，以下专业名词都用英文替代 ...
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2018-09-14 21:40:18
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