1.Feature Scaling 对数据的自变量或特征范围进行标准化的一种方法。在数据处理中，它也称为数据规范化，通常在数据预处理步骤中执行。 为什么要进行Feature Scaling： 如果输入范围变化，在某些算法中，对象函数将不能正常工作。 梯度下降收敛得更快，与特征缩放完成。梯度下降法是逻 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-18 14:49:08
阅读次数：
67
网络结构 输入层、隐含层(多层)、输出层 单个神经元结构，g(z)为激励函数，线性组合，非线性处理 逻辑回归 正向传播预测结果，反向传播调整w和b 激励函数 作用：提供规模化的非线性化能力 常用： 损失函数 单次训练损失： 全部训练损失： 梯度下降 逻辑回归梯度下降 同步更新 网络向量化 网络梯度下 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-17 20:11:10
阅读次数：
111
?xscale/yscale对数和其它非线性轴 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成一些区间 [0,1]内的数据 y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000) y = y ...
分类：
编程语言 时间：
2020-02-17 19:33:18
阅读次数：
75
k8s目前主要支持CPU和内存两种资源，为了支持用户需要按需分配的其他硬件类型的资源的调度分配，k8s实现了设备插件框架(device plugin framework)来用于其他硬件类型的资源集成，比如现在机器学习要使用GPU等资源，今天来看下其内部的关键实现
分类：
Web程序 时间：
2020-02-17 16:21:26
阅读次数：
104
原文链接：http://tecdat.cn/?p=10911 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。 1. 用户和产品的潜在特征 我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。 ? 相同的计算可以表示为矩阵乘法问题 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-02-17 16:00:24
阅读次数：
240
k8s目前主要支持CPU和内存两种资源，为了支持用户需要按需分配的其他硬件类型的资源的调度分配，k8s实现了设备插件框架(device plugin framework)来用于其他硬件类型的资源集成，比如现在机器学习要使用GPU等资源，今天来看下其内部的关键实现
分类：
Web程序 时间：
2020-02-17 15:57:38
阅读次数：
76
编码器—解码器（seq2seq） 在自然语言处理的很多应用中，输入和输出都可以是不定长序列。以机器翻译为例，输入可以是一段不定长的英语文本序列，输出可以是一段不定长的法语文本序列，例如 英语输入：“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出：“Ils”、“regardent”、“ ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-17 12:08:41
阅读次数：
228
?XX, YY = np.meshgrid(xx, yy) meshgrid()函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格 https://www.cnblogs.com/shanlizi/p/9127878.html ?ax.plot_surface(XX, YY, ZZ, rstride = 8, c ...
分类：
编程语言 时间：
2020-02-17 01:02:23
阅读次数：
82
1.线性回归不适用于分类问题。 原因：1.单个样本对于线性回归可能会造成很大的影响。 2.函数的输出值可能非常大，非常离谱。 2.逻辑回归(logistic regression)：一种分类算法。是广义线性回归，$h(x)=g(\theta^{T}x)$，其中 $g(x)=\frac{1}{1+e^ ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-16 20:58:28
阅读次数：
86
第一周 机器学习策略 1.1 什么是机器学习策略 1.2 正交化 功能点之间相互独立 1.3 单一数字评估指标 调和平均数 1.4 满足和优化指标 N个指标，满足N 1个指标的前提下优化那一个指标 1.5 训练，开发，测试数据集划分 训练集，开发集，测试集分开 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-16 16:11:59
阅读次数：
67
