随笔分类 - Machine Learning
摘要：在机器学习中，我们常常会遇到不均衡的数据集。比如癌症数据集中，癌症样本的数量可能远少于非癌症样本的数量；在银行的信用数据集中，按期还款的客户数量可能远大于违约客户的样本数量。 比如非常有名的德国信用数据集，正负样本的分类就不是很均衡： 如果不做任何处理简单地进行训练，那么训练结果中（以SVM为例），
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摘要：本博客属个人学习笔记，如有疏漏，欢迎在评论留言指出~转载请注明。 在自然语言处理中，TFIDF常常被人提及。很多材料都提及TFIDF中的“普遍重要性”，但很少有材料去简单解释其中的原理。TFIDF其实分为两个部分：TF与IDF。 （1）词频 TF TF即Term Frequency，中文也叫词频。这
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摘要：问题的出现 Question 这个问题是我基于TensorFlow使用CNN训练MNIST数据集的时候遇到的。关键的相关代码是以下这部分： 学习速率是$(1e 4)$的时候是没有问题，但是当我把学习速率调到$0.01/0.5$的时候，很快就会报错。 分析 Analysis 学习速率 Learning
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摘要：文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程，本文是针对该课程的个人学习笔记，如有疏漏，请以原课程所讲述内容为准。感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记，为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。 § 4.正则化与过拟合问题 Regularizat
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摘要：原文地址：http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 激活函数的作用 首先，激活函数不是真的要去激活什么。在神经网络中，激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较
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摘要：[上一篇笔记][1]主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识。在本篇笔记中，将参考[TensorFlow官方文档][5]使用mnist数据集，在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络。 下载并导入mnist数据集 首先，利用[input_data.py][8]来下载并导入mnist数据集。在这个
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摘要：一、卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络。使用数层卷积，而不是数层的矩阵相乘。在图像的处理过程中，每一张图片都可以看成一张“薄饼”，其中包括了图片的高度、宽度和深度（即颜色，用RGB表示）。 在不改变权重的情况下，把这个上方
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摘要：文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程，本文是针对该课程的个人学习笔记，如有疏漏，请以原课程所讲述内容为准。感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记，为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。 § 2. 多变量线性回归 Linear Regre
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摘要：文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程，本文是针对该课程的个人学习笔记，如有疏漏，请以原课程所讲述内容为准。感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记，为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。 § 3. 逻辑回归 Logistic Regres
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摘要：文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程，本文是针对该课程的个人学习笔记，如有疏漏，请以原课程所讲述内容为准。感谢博主Rachel Zhang的个人笔记，为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。 § 1. 单变量线性回归 Linear Regres
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