最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。 一、神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。 1.1 从逻辑回归出发 我们从 ...
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2020-06-20 00:46:05
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在创建TensorFlow中的应用程序之前，最好能先理解TensorFlow所需的数学概念。数学被认为是任何机器学习算法的核心。 线性代数 标量(scalar) 一个单独的数 向量(vector) 一列数，即一维数组 矩阵(matrix) 二维数组 张量(tensor) 多维数组 矩阵加法 如果2个 ...
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2020-06-19 15:51:52
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NumPy包含一个矩阵库NumPy.matlib，这个模块的函数用于处理矩阵而不是ndarray对象。 NumPy中，ndarray数组可以是n维的，与此不同，矩阵总是二维的，但这两种对象可以相互转换。 matlib.empty() empty()函数返回一个新的矩阵，但不会初始化矩阵元素。 num ...
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2020-06-19 11:58:01
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分类器性能评估指标 一、精度-召回率-F度量 Precision-Recall-F_measure 准确率和混淆矩阵 二、损失函数 Loss Function 三、接收机操作曲线 ROC Curve 回归器效能评估方法 ...
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2020-06-19 00:56:38
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一、精确率与召回率 1、精确率（Presicion） 预测结果为正例样本中真实为正例的比例（查的准）。 2、召回率（Recall） 真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查的全，对正样本的区分能力）。 3、精确率与召回率的理解 混淆矩阵 在分类任务下，预测结果(Predicted Conditio ...
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2020-06-19 00:35:03
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GCN 为什么是低通滤波器？具体在干啥？ ?· 前言 学过信号与系统 + 通信原理的同学应该对卷积、滤波、频率、傅里叶变换这些名词有很深的感情吧。。。前一段时间听了图神经网络研讨会的报告后，想简单介绍下 GCN 中卷积、滤波等概念的理解，再者最近看了台大的相关课程觉得讲的非常好，也摘抄一些分享给大家 ...
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2020-06-18 23:23:24
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客观题： 1、已知无向图 G 如下所示，使用克鲁斯卡尔（Kruskal）算法求图 G 的最小生成树，加入到最小生成树中的边依次是： A、(b,f), (b,d), (a,e), (c,e), (b,e) B、(b,f), (b,d), (b,e), (a,e), (c,e) C、(a,e), (b, ...
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2020-06-18 21:33:29
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其实这玩意去年也搞过不过就是TLE鹅已 我们知道如果$ab=1$,则$b$为$a$的逆元，那我们现在有两个矩阵$A$,\(A^{-1}\),已知$AA^{-1}=E$，则$A^{-1}$为$A$的逆元 那么我们应该怎么求$A{-1}$呢？ 如果我们用手算，那么可以先搞出来伴随矩阵，然后再用行列式除以 ...
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2020-06-18 19:58:53
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Numpy代表numeric python，是一个用于计算、处理多维数组的python包。 NumPy包由Travis Oliphant在2005年创建，基于原来的Numeric模块与Numarray模块，大部分是用c语言编写的。 NumPy提供各种强大的数据结构(多维数组和矩阵)，以及对这些数据结 ...
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2020-06-18 19:03:21
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题目链接：http://poj.org/problem?id=2442 给定一个M*N的矩阵，要求从每一行中都取出一个数然后累加，问最小的N个累积和为多少。使用堆可以在O(MNlogN)时间复杂度内求出。 M行的最大取法一定是通过前M-1行的最大取法+第M行取数然后求前N大获取的，所以有归纳法可以考 ...
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2020-06-18 13:19:12
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