本次分类问题使用的数据集是MNIST，每个图像的大小为$28 28$。 编写代码的步骤如下 1. 载入数据集，分别为训练集和测试集 2. 让数据集可以迭代 3. 定义模型，定义损失函数，训练模型 代码 输出如下 ...
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2019-02-07 16:14:55
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#导入模块包 from sklearn.model_selection import train_test_split #分割数据, test_size 默认是0.75 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_si ...
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2019-02-05 00:33:58
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1.为了描述SVM，需要从logistic回归开始进行学习，通过改变一些小的动作来进行支持向量机操作。在logistic回归中我们熟悉了这个假设函数以及右边的sigmoid函数 (1)如果我们有一个样本，其中y=1，这样的一个样本来自训练集或者测试集或者交叉验证集，我们希望h(x)能尽可能的接近1。 ...
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2019-01-29 18:22:36
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一、训练集和测试集 训练集(training set/data)/训练样例(training examples)：用来进行训练，也就是产生模型或者算法的数据集。 测试集(testing set/data)/测试样例(testing examples)：用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集 ...
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2019-01-28 16:10:53
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一、早停法简介（Early Stopping）当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能（generalization performance，即可以很好地拟合数据）。但是所有的标准深度学习神经网络结构如全连接多层感知机都很容易过拟合：当网络在训练集上表现越来越好，错误率越来越低的 ...
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2019-01-27 19:08:15
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https://github.com/zhreshold/gluon-cv/commit/73b3986aaa2e0d0e6f3f428c12072e3a9d29905e gluoncv可能版本还没更新，不过小bug已经解决了。 至此，gluoncv 检测部分，从自己的训练集制作，到难样例标记，到评 ...
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2019-01-24 20:15:55
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原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-simplicity 1- L? 正则化 泛化曲线：显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失。 如果说某个模型的泛化曲线显示： ...
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2019-01-22 00:32:45
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1.用梯度下降算法来训练或者学习训练集上的参数w和b，如下所示，第一行是logistic回归算法，第二行是成本函数J，它被定义为1/m的损失函数之和，损失函数可以衡量你的算法的效果，每一个训练样例都输出y，把它和基本真值标签y进行比较 右边展示了完整的公式，成本函数衡量了参数w和b在训练集上的效果。 ...
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2019-01-21 22:49:14
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损失函数，代价函数，目标函数区别 损失函数：定义在单个样本上，一个样本的误差。 代价函数：定义在整个训练集上，所有样本的误差，也就是损失函数的平均。 目标函数：最终优化的函数。等于经验风险+结构风险（Cost Function+正则化项）。 目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别： 目标函数最大 ...
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2019-01-19 00:05:04
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朴素贝叶斯算法是机械学习中比较简单中的算法，采用贝叶斯算法可以实现简单的分类技术。 文章中采用的数据训练库为 THUOCL：清华大学开放中文词库 数据格式为 : word , type (单词、类型) 如图所示： 算法执行步骤1.数据训练集2.格式化数据满足算法输入要求3.分析数据训练算法4.测试算 ...
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2019-01-17 19:51:22
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