摘要： 转自:https://www.zhihu.com/question/35602879 1.问题： SVM中，对于线性不可分的情况下，我们利用升维，把低维度映射到到维度让数据变得“更可能线性可分”，为了避免维度爆炸，我们巧妙的运用了核函数，避免了在高维度空间的计算，而只需要在低维度空间进行计算。对于核 阅读全文

摘要： https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.LinearSVC.html#sklearn.svm.LinearSVC 1.类定义 这样会创建一个类，并且类中除了目前创建时的参数还有方法。 1.1类的方法 1.2类的属性 阅读全文

摘要： 4.3核对矩阵维数 根据前向的矩阵，可以计算出右上的规律，对于第L层的w来说，其维数为（n[L],n[L-1]），n[L]表示第L层的单元数。 4.4为什么深层神经网络会好用？ 如果要做一个人脸识别的系统：那么浅层的神经网络，进行特征识别或边缘探测，第一张图中的一个小方块就是一个神经单元？无法理解。 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/cqk0100/article/details/76221749 1.总结 对于array对象，*和np.multiply函数代表的是数量积，如果希望使用矩阵的乘法规则，则应该调用np.dot和np.matmul函数。 对于matrix对象，*直接代 阅读全文

摘要： 转自:为什么w不能初始化为0，而是要随机初始化？https://zhuanlan.zhihu.com/p/27190255 通俗理解BP.https://zhuanlan.zhihu.com/p/24801814 很容易就看明白！学习了！ 阅读全文

摘要： 1.激活函数 1.tanh函数比sigmoid效果更好，它的区间是[-1,1]，所以均值为0，有类似于让数据中心化的效果。 //此时Ng说，tanh函数几乎在所有场合都更优越。 2.但是如果yhat是二分类，是{0,1}，此时使用在[0,1]区间的激活函数更好，所以对于二分类在隐层中使用tanh，输 阅读全文

摘要： 1.计算图的导数计算 正向比如说是计算代价函数值，反向就是增大多少a/b/c对J的影响，也就是导数的意义，这里讲的是求导链式法则。 2.向量化 节约大量计算时间 简直是100倍的时间，看来之前实现的那个代码根本就不能用好几层for循环来实现，时间太长了啦！第一次知道。 3.Py中的广播 使用对列求和 阅读全文

摘要： Named Entity Recognition in Biomedical Texts using an HMM Model 2004年，引用79 1.摘要 Although there exists a huge number of biomedical texts online, there 阅读全文

摘要： 转载：https://blog.csdn.net/yaoqi_isee/article/details/77714570 1.理解 numpy当中axis的值表示的是这个多维数组维度的下标，比如有一个二维数组a，a的shape是(5,6)，也就是说a有5行6列，axis=0表示的就是[5,6]中的第 阅读全文

摘要： 来自论文：GENIA corpus—a semantically annotated corpus for bio-textmining 2003 1.介绍 GENIA corpus, a semantically annotated corpus of biological literature, 阅读全文