随笔分类 -  深度学习

机器学习---线性模型
摘要：基本形式: d个属性描述的示例x=（x1;x2;...;xd）,xi是x在第i个属性上的取值。线性模型试图学一个通过属性的线性组合进行预测的函数: f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b， 向量形式为 f(x)=wTx+b w=(w1;w2;...;wd),w和b学得之后，模型可以确定。 阅读全文
posted @ 2017-09-14 16:56 Ccmr 阅读(1576) 评论(0) 推荐(0)
机器学习
摘要：模型评估与选择: 经验误差:实际预测输出和样本真实输出的差异，在训练集上的误差称为训练误差，经验误差，在新样本上的误差称为泛化误差。 拟合: 过拟合:训练样本学习的太好，泛化性能下降、欠拟合,训练样本尚未学好，繁华性能下降 评估方法:（从泛化误差进行评估，从而做出选择） 测试集、测试误差、泛化误差的 阅读全文
posted @ 2017-09-05 19:21 Ccmr 阅读(250) 评论(0) 推荐(0)
word2vec、seq2seq
摘要：tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架 tf中有word2vec,seq2seq ，所以我这里先学习tensorflow，然后再实现word2vec和seq2seq 一、tensorflow 1.1 安装 win10,python3.5,记得安装 vc++ 看此blog h 阅读全文
posted @ 2017-08-14 16:55 Ccmr 阅读(862) 评论(0) 推荐(0)