TensorFlow训练神经网络的4个步骤： 1、定义算法公式，即训练神经网络的forward时的计算 2、定义损失函数和选择优化器来优化loss 3、训练步骤 4、对模型进行准确率评测 附Multi-Layer Perceptron代码： 1 from tensorflow.examples.tu ...
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2018-03-06 21:47:21
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混淆矩阵是一个矩阵，类别个数可以有多个，a[i][j]表示将类别i的样本误判为类别j的个数。 classification_report用来分析不同类别的准确率，召回率，F1值等，从而便于按照类别查看准确率、召回率。 总体的正确率跟classification_report中的正确率是不一样。 ...
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2018-03-04 22:13:12
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问题一：对特征归一化 Min Max Scaling: X′=a+(X?Xmin)(b?a)/(Xmax?Xmin) 问题二：用 TensorFlow 创建特征、目标、权重和偏置项 tensor。 问题三：调整学习率，epochs 和 batch size 来获取最高准确率 ...
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2018-02-24 14:58:05
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%DT：DT实现根据乳腺肿瘤特征向量高精度预测肿瘤的是恶性还是良性 %% I. 清空环境变量 clear all clc warning off %% II. 导入数据 load data.mat %569×32矩阵(569个样本，32=第1列是其ID标签+第2列是其类别(良性1恶性2)+后边30列... ...
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2018-02-14 15:34:28
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数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言： 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F- ...
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2018-02-10 11:15:07
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背景 最近工作中遇到了一个问题：如何对大规模题库去重？公司经过多年的积累，有着近亿道题目的题库，但是由于题目来源不一导致题库中有很多重复的题目，这些重复的题目在检索时，除了增加搜索引擎的计算量外，并不会提高准确率。此外由于题目过多，搜索引擎往往采取了截断策略，只对一部分题目进行计算，这导致了某些正确 ...
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2018-02-09 20:24:03
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1.前言 对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐、耗时的任务，而真实世界中，如互联网上存在大量的未标注的数据，获取这些是容易和廉价的。在下面的内容中，我们介绍使用半监督学习和EM算法，充分结合大量未标记的样本，以期获得文本分类更高的准确率。本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器，通过EM算法进行 ...
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2018-02-07 14:55:24
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ng机器学习视频笔记（八） ——机器学习系统调试(cv、查准率与召回率等) （转载请附上本文链接——linhxx） 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确，通常需要预留10%-20%的样本集，作为测试集，校验模型的准确率。测试集也有其对应的代价函数，其代价函数与对应的训练集的代价 ...
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2018-02-04 12:37:42
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P2111 考场奇遇 P2111 考场奇遇 P2111 考场奇遇 题目背景 本市的某神校里有一个学霸，他的名字叫小明（为了保护主人公的隐私，他的名字都用“小明”代替）。在这次的期中考试中，小明同学走桃花运，在考场上认识了一位女生，她的名字叫小红（同样是为了保护隐私）。 题目描述 英语考试结束了，打完 ...
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2018-02-04 11:06:47
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预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识，更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中。为此，Prophet充分的将两者融合了起来，提供了一种更简单、灵活的预测方式，并且在预测准确率上达到了与专业分析师相媲美的程度。如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进
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2018-01-30 20:02:59
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