晚上睡不着，突然想了一些机器学习中的问题，发现似乎可以类比于生活。因为从某种程度来说，机器学习是模仿人类学习，那么反推回去，机器学习似乎也可以给生活或学习一些启示。 机器学习中的损失函数，是用来衡量一个机器学习模型的好坏程度。通常机器学习的过程就是不断的使得损失函数减少的过程。对于生活与学习来说，就 ...
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2018-06-30 01:01:10
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回顾上一节课，我们了解视觉识别，特别是图像分类，这确实是一个非常困难的问题，因为我们必须考虑到这些可能的变化，并使得当我们在识别这些类型时，分类器能够在面对这些变化时具有鲁棒性，例如对猫的识别，似乎存在着难解决的问题，我们仅需要知道如何解决这些问题，同时我们还必须能够在成千上万的其他类型中解决这些问 ...
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2018-06-25 22:57:08
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决策树 Decision Tree 一.基础知识 树的基本类型: 结点(内部节点,叶结点)+有向边 决策树也叫判断树,树的结构是满足 if then 条件规则的. 树的特点:可读性性高,分类速度快 二.思想脉络 决策树=从训练数据集中归纳出一组分类规则(模型)+以损失函数为目标函数的最小化(策略)+ ...
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2018-06-24 16:09:35
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原理 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变 ...
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2018-06-23 20:54:44
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最近太忙已经好久没有写博客了，今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧，以前对损失函数的理解不够深入，没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围，如果文中有任何错误，请各位朋友指教，谢谢~ 损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数, ...
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2018-06-23 15:40:12
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#在TensorFlow实现一个soft margin 支持向量机 #损失函数 惩罚项 使用L2范数 # 1/n*Σmax(0, y(Ax-b)) +Σ||A||^2 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplo... ...
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2018-06-15 15:42:17
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弹性网络回归算法是综合lasso回归和岭回归的一种回归算法，通过在损失函数中增加L1正则和L2正则项，进而控制单个系数对结果的影响 ...
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2018-06-12 16:10:10
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets sess=tf.Session() #加载鸢尾花集 iris=datasets.load_i... ...
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2018-06-12 00:45:15
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一、梯度下降法的调试 1）疑问 / 难点 如何确定梯度下降法的准确性？ 损失函数的变量 theta 在某一点上对应的梯度是什么？ 在更负责的模型中，求解梯度更加不易； 有时候，推导出公式后，并将其运用到程序中，但当程序运行时，有时对梯度的计算可能会出现错误，怎么才能发现这种错误？ 2）梯度下降法的调 ...
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2018-06-08 14:18:24
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git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ ...
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2018-06-06 23:41:18
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