《Machine Learning Yearning》Andrew NG 笔记，包含很多深度学习实验过程中的经验总结 ...
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2017-09-23 16:18:57
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之前的章节，我们利用一个仅包含一层隐藏层的简单神经网络就在MNIST识别问题上获得了98%左右的准确率。我们于是本能会想到用更多的隐藏层，构建更复杂的神经网络将会为我们带来更好的结果。 就如同在进行图像模式识别的时候，第一层的神经层可以学到边缘特征，第二层的可以学到更复杂的图形特征，例如三角形，长方 ...
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2017-09-14 13:27:23
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深度学习和神经网络，在此技术背后的理念，已经发展了好几十年了，为何现在流行起来了？ 最直接因素： 将帮助你在自己的组织中，发现好机会，来应用这些东西 为什么深度学习这么厉害？ x轴表示完成任务的数据数量，y轴代表机器学习算法的性能，比如垃圾邮件过滤的准确率、广告点击预测的准确率、用于人工智能判断其他 ...
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2017-09-10 00:15:08
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xent_regularize, Cross Entropy Regularize nnet3/nnet-discriminative-trainning.cc:109 void NnetDiscriminativeTrainer::ProcessOutputs() 交叉熵正则化，即帧平滑 《解读深... ...
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2017-09-09 23:13:18
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特征码选取的基本方法 MD5以及CRC32这样的算法 1、计算校验和 这种方法的特点是简单快速，也是我们之前的专杀工具所采用的方式。但是采用这种方法，一种特征码只能匹配一个病毒，即便病毒的变动很小，也需要重新提取特征码，这造成的后果是会使得特征码库过于庞大，一般用于临时提取特征码。所以这种计算校验和 ...
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2017-09-08 10:06:29
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当发现自己竟然不会打dp的时候内心是崩溃的，然后按照一年前的刷题记录刷openjudge，然后发现自己准确率比一年前（刚学信竞两个月时）的准确率低得多，已经没救。 列一下最近打的几道sb题 2985:数字组合 描述有n个正整数，找出其中和为t(t也是正整数)的可能的组合方式。如： n=5,5个数分别 ...
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2017-09-04 19:48:39
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information gain 在信息增益中，衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化，而前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。所谓信息量，就是熵。 在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual ...
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2017-09-03 14:13:13
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CRF++词性标注 2016-02-28 分类：NLP 阅读(5558) 评论(19) 训练和测试的语料都是人民日报98年标注语料，训练和测试比例是10：1，直接通过CRF++标注词性的准确率:0.933882。特征有一千多万个，训练时间比较长。机器cpu是48核，通过crf++，指定并线数量 -p ...
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2017-08-29 15:05:40
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主要实现功能： - 登陆网页 - 动态等待网页载入 - 验证码下载 非常早就有一个想法，就是自己主动依照脚本运行一个功能。节省大量的人力——个人比較懒。花了几天写了写，本着想完成验证码的识别，从根本上解决这个问题，仅仅是难度太高，识别的准确率又太低。计划再次告一段落。 希望这次经历能够与大家进行分享 ...
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2017-08-11 22:07:54
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0.机器学习中分类和预测算法的评估标准 准确率 速度 强壮性 可规模性 可解释性 1、什么是决策树/判定树（decision tree）？ 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性的输出，而每个树叶节点代表类或者类分布。树的最顶层是根节点。 2、 ...
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编程语言 时间：
2017-08-11 11:04:13
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208
