上节课，我们讲了如何为卷积网络构建一个卷积层。今天我们看一个深度卷积神经网络的具体示例，顺便练习一下我们上节课所学的标记法。 假设你有一张图片，你想做图片分类或图片识别，把这张图片输入定义为x，然后辨别图片中有没有猫，用0或1表示，这是一个分类问题，我们来构建适用于这项任务的卷积神经网络。针对这个示 ...
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2020-02-27 20:50:12
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简书 原作者 skullfang https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150 分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R Squared 1.均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看 ...
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2020-02-27 00:41:01
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单变量线性回归 单变量线性回归指的是只有一个自变量； 线性回归是一种有监督学习，解决的是自变量和因变量之间的关系； 回归指的是因变量是连续性的，而如果因变量是离散型的，则是分类问题。 监督学习算法的工作方式可以用如下这张图表示： 将训练集喂给机器学习算法，输出一个假设函数 h，然后新输入一个自变 x ...
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2020-02-26 16:54:55
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概念： 一种常用于解决分类问题的机器学习方法，通俗地说就是推测一件事情发生的概率有多大。 例如判断某病人身上的肿瘤是良性还是恶性，结合肿瘤大小，厚度，位置等变量来预测，如果Y=0代表良性，Y=1代表恶性，这里的因变量Y只会是0或者1，就是最常见的二分类问题，逻辑回归也可用于多分类问题。 从之前的学习 ...
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2020-02-26 12:49:22
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Softmax是用于分类过程，用来实现多分类的 它把一些输出的神经元映射到（0-1）之间的实数，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。 Softmax可以分为soft和max，max也就是最大值，假设有两个变量a,b。如果a>b，则max为a，反之为b。那么在分类问题里面，如果只 ...
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2020-02-24 17:05:31
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本论文是一篇介绍使用CNN对句子进行分类的论文。本文将介绍使用TensorFlow来实现整个论文的实验过程，一方面熟悉使用TensorFlow API,另一方面加深对CNN在NLP上的应用理解。 对于文本分类问题，常规方法就是抽取文本的特征，使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的 ...
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2020-02-24 13:04:57
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目录 scitit-learn SVM API说明 鸢尾花SVM特征分类 鸢尾花数据不同分类器准确率比较 不同SVM核函数效果比较 异常值检测(OneClassSVM) 分类问题总结 一、scitit-learn SVM API说明 1.1 算法库概述分类算法 svm.SVC API说明：也可见另一... ...
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2020-02-24 00:20:34
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SVM-支持向量机 SVM（Support Vector Machine）-支持向量机，是一个功能非常强大的机器学习模型，可以处理线性与非线性的分类、回归，甚至是异常检测。它也是机器学习中非常热门的算法之一，特别适用于复杂的分类问题，并且数据集为小型、或中型的数据集。 这章我们会解释SVM里的核心概 ...
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2020-02-21 20:40:26
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概述 感知机分类一文中提到了感知机模型在分类问题上的应用，如果，我们需要将其使用于回归问题呢，应该怎样处理呢？ 其实只要修改算法的最后一步， sign(x)={+1,x& x2265;0& x2212;1,x<0(1.1) sign(x)=\left\{\begin{matrix}+1 &am ...
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2020-02-21 12:44:06
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逻辑回归(Logistic Regression)6.1 分类问题参考文档: 6 - 1 - Classification (8 min).mkv在这个以及接下来的几个视频中，开始介绍分类问题。在分类问题中，你要预测的变量 y 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regres ...
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2020-02-20 21:56:18
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