一、线性回归 一、线性回归 ? 假设有数据有 ，其中 , 。其中m为训练集样本数，n为样本维度，y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方（概率解释-高斯分布加最大似然估计）。即有如下目标函数： 其中线性函数如下： ? ...
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2021-04-28 12:19:06
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整体流程(以PASCAL VOC为例) 1.下载PASCAL VOC2012数据集，并将数据集转为tfrecord格式 2.选择并下载预训练模型 3.配置训练文件configuration（所有的训练参数都通过配置文件来配置） 4.训练模型 5.利用tensorboard查看训练过程中loss，ac ...
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2021-04-27 14:57:01
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tensorflow-hub介绍 tfhub.dev包含一系列模型，根据处理对象Problem domain分成了四类：Image, Text, Vedio, Audio 模型格式 模型格式又可分为TF.js, TFLite, Coral TF.js 是用于浏览器的模型。ref TFLite 使用的 ...
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2021-04-21 11:56:03
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AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写。 Adaboost算法的思想：在前一轮识别过程中识别错误的样本会在下一轮中提升权重，而那些识别正确的样本会降低权重。 Adaboost算法的原理：（1）将每个样本的权重进行初始化。每一个样本的权重相同（2）训练弱分类 ...
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2021-04-21 11:50:08
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100天搞定机器学习：模型训练好了，然后呢？ 大家好，我是老胡。 许久没有更新100天搞定机器学习系列了，最近在看一个开源框架，其中有用到 gRPC ，它可以用于机器学习模型的部署，也可用于深度学习框架的开发，本文就当是《100天搞定机器学习》的番外篇吧。 gRPC（Remote Procedure ...
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2021-04-20 15:42:22
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pytorch写神经网络 （1）准备数据集 （2）涉及模型（yheight） （3）构造损失函数和优化器 （4）训练周期（前馈、反馈、更新） 1 import torch 2 3 #1.准备数据 4 x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) 5 y_data= ...
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2021-04-19 15:52:05
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AdaBoost训练弱分类器关注的是那些被分错的样本，AdaBoost每一次训练都是为了减少错误分类的样本。而GBDT训练弱分类器关注的是残差，也就是上一个弱分类器的表现与完美答案之间的差距，GBDT每一次训练分类器，都是为了减少这个差距。 GBDT的原理就是所有弱分类器的结果相加等于预测值，然后下 ...
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2021-04-19 15:12:38
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由于B,C题总是过得太慢甚至做不出来,特开此帖进行训练. 现在的想法是每天一道1600的题目. D. Min Cost String 给出一个长度n与字符集为前k个英文字母,要求构造出一个长度为n的字符串,使得其中的cost最小. cost定义为满足si=sj且si+1=sj+1的索引对i,j的数量 ...
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2021-04-15 12:44:35
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通常，我们使用bert做文本分类，泛化性好、表现优秀。在进行文本相似性计算任务时，往往是对语料训练词向量，再聚合文本向量embedding数据，计算相似度；但是，word2vec是静态词向量，表征能力有限，此时，可以用已进行特定环境下训练的bert模型，抽取出cls向量作为整个句子的表征向量以供下游 ...
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2021-04-15 12:20:10
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参考资料：自己debug 首先，我报错的问题的文本是：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered以及 Assertion `input_val >= zero && input_val <= one` failed 把这两个文本放在前 ...
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2021-04-15 12:08:09
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