目的： 使用google已经训练好的模型，将最后的全连接层修改为我们自己的全连接层，将原有的1000分类分类器修改为我们自己的5分类分类器，利用原有模型的特征提取能力实现我们自己数据对应模型的快速训练。实际中对于一个陌生的数据集，原有模型经过不高的迭代次数即可获得很好的准确率。 实战： 实机文件夹如 ...
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2017-05-26 20:09:05
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》》以下内容参考wikipedia。 precision 精确度 recall 召回率 样本数据可看成如下两组： false negative 伪负例 true negative 真负例 被算法挑选出的数据可看成如下两组： true positive 真正例 false positive 伪正例 即 ...
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2017-05-16 23:26:45
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1. 林智仁教授给的官方FAQ，解答一些常见问题 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f804 2. 官方使用指南（如何提高准确率） http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guid ...
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2017-05-15 22:44:09
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转自 http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/52704986 最近开始学习推荐系统，特记录一下学习过程并做个分享。推荐系统是什么不用多说，这里先介绍一下推荐系统的各种评测指标。1、用户满意度这个指标应该是最能体现一个推荐系统好坏的指标 ...
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2017-05-15 21:00:18
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在机器学习中，特征选择主要有两个目的： 1. 减少特征数量，提高训练速度 2. 减少噪声特征从而提高模型在测试集上的准确率。一些噪声特征会导致模型出现错误的泛化，容易产生overfitting。 常用的特征选择算法有很多，这里着重介绍其中两个：卡方检验和互信息 一、卡方检验 1. 卡方分布 在说卡方 ...
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2017-05-15 19:51:52
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产生式与判别式 产生式与判别式最大的区别是，产生式需要通过计算联合概率分布P(X,Y)进行预测。产生式结果为概率，而判别式直接面对分类结果。 产生式：较小数据量就可以学习出较好的模型，收敛速度快，可以学习包含隐含变量的模型 判别式： 需要数据量比较大，直接面对分类结果，准确率高；由于直接学习P(Y| ...
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2017-05-15 00:32:34
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亲和性分析根据样本个体之间的相似度，确定它们关系的亲疏。应用场景: 1.向网站用户提供多样化的服务或投放定向广告。 2.为了向用户推荐电影或商品 3.根据基因寻找有亲缘关系的人 比如：统计顾客购买了商品1，然后再购买商品2的比率，算相似度。 ...
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2017-05-13 23:23:59
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一：引言 因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能力不好），但是在测试数据上 ...
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2017-05-08 15:59:51
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简介 过去几周我一直在涉足深度学习领域，尤其是卷积神经网络模型。最近，谷歌围绕街景多位数字识别技术发布了一篇不错的paper。该文章描述了一个用于提取街景门牌号的单个端到端神经网络系统。然后，作者阐述了基于同样的网络结构如何来突破谷歌验证码识别系统的准确率。 为了亲身体验神经网络的实现，我决定尝试设 ...
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2017-05-03 17:15:57
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http://x-algo.cn/index.php/2016/02/29/crf-name-entity-recognition/ 类似使用CRF实现分词和词性标注，地域识别也是需要生成相应的tag进行标注。这里使用的语料库是1998年1月人民日报语料集。最终学习出来的模型，对复杂的地名识别准确率 ...
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2017-04-28 20:33:12
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