1950-1970第一次浪潮 逻辑推理为代表,逻辑理论家,1952年证明了罗素和怀特海《数学原理》的38条定理,63年证明了全部52条定理,2.85证明得比罗素证明得更巧妙,75年获得图灵奖,仅有逻辑能力实现不了人工智能,进入低潮 二次浪潮 70年代中期,让机器拥有知识,专家系统出现,知识之父 94 ...
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2019-06-22 10:18:32
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在自动驾驶、医疗以及零售这些领域,计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次,我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。简介过去我们接触到了密集连接的神经网络。那些神经网络中,所有的神经元被分成了若干组,形成了连续的层。每个这样的单元都与相邻层的每一个单独的神经元相连接。下图所示的是这样一个架构。图1:密
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2019-06-19 10:52:49
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● 请你说一说推荐算法,fm,lr,embedding 参考回答: 推荐算法: 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM: LR: 逻辑回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z), ...
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2019-06-03 21:35:37
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Binary ClassificationDefineSigmoid Function Logistic Function\[ h_\theta(x) = g(\theta^Tx) \]\[ z = \theta^Tx \]\[ 0 \theta^Tx = 0\)Cost Function\[J(\... ...
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2019-06-02 19:27:16
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以下内容是个人通过查阅网上相关资料总结出的内容 具体说明数据不均衡会带来的问题: 1)在一个二分类问题中,训练集中class 1的样本数比class 2的样本数是60:1。使用逻辑回归进行分类,最后训练出的模型可能会忽略了class 2,即模型可能会将所有的训练样本都分类为class 1。 2)在分 ...
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2019-05-26 11:13:10
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1.分类与预测的概述 分类与预测是机器学习中有监督学习任务的代表。一般认为:广义的预 测任务中,要求估计连续型预测值时,是“回归”任务;要求判断因变 量属于哪个类别时,是“分类”任务。 2.打趴下 回归分析 板凳 线性回归 洛奇逻辑回归求解 算法实现 3.决策树 概述 算法分类 4,nuname 练 ...
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2019-05-18 13:45:01
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逻辑回归模型是针对线性可分问题的一种易于实现而且性能优异的分类模型。 它假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降法来求解参数,来达到将数据二分类的目的。 算法推导 引入几率比(odds):指一个事件发生的概率与不发生概率的比值。对其求log,可得: $$ logit(p) = ...
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2019-05-15 16:08:09
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大白话5分钟带你走进人工智能-第二十节逻辑回归和Softmax多分类问题(5) 上一节中,我们讲解了逻辑回归的优化,本节的话我们讲解逻辑回归做多分类问题以及传统的多分类问题,我们用什么手段解决。 先看一个场景,假如我们现在的数据集有3个类别,我们想通过逻辑回归建模给它区分出来。但我们知道逻辑回归本质 ...
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2019-05-02 00:20:02
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第十九节逻辑回归之优化点(4) 上一节中我们讲解了逻辑回归导函数求解的问题,一步步推导出交叉熵损失函数的梯度。很是不容易,这节中我们一起看下逻辑回归的优化有哪些点? 第一点关于逻辑回归优化:和多元性回归是一模一样。要不要设置w0?比如下图: ? 之前说多元性回归是做拟合,假如现在要分类的话,我们知道 ...
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2019-05-01 12:06:11
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第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3) 上一节中,我们讲解了交叉熵损失函数的概念,目标是要找到使得损失函数最小的那组θ,也就是l(θ)最大,即预测出来的结果在训练集上全部正确的概率最大。那我们怎么样找到我们的最优解呢?上节中提出用梯度下降法求解,本节的话我们对其具体细节展开。 先来看下我 ...
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2019-04-30 19:51:12
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