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摘要:机器学习知识总结 4、可以把训练好的网络看做识别器或者特征提取器(很常用) 一、总结 一句话总结: 可以在已经训练好的神经网络后面接一个神经网络或者接一个svm 1、ReLU激活函数最明显的优势是什么? 快速收敛,因为ReLU(x)=max(0,x),这样每次可以有很多神经元不激活 2、卷积神经网络 阅读全文
posted @ 2020-07-15 22:21 范仁义 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:机器学习知识总结 3、svm算法和感知器算法的区别 一、总结 一句话总结: svm是一开始输入所有样本数据,得到一个很大的优化问题,然后解优化问题,而感知器算法是一个一个样本代入,计算w和b 1、svm算法的分类结果要比感知器算法好很多很多? 其实从两个算法的思想上面就很清晰的可以感觉到,svm找分 阅读全文
posted @ 2020-07-15 22:17 范仁义 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:机器学习知识总结 2、如何画roc曲线 一、总结 一句话总结: 改变阈值,算出tp和fp 1、roc曲线中,为什么tp(把正样本识别为正样本数)增加,fp(把负样本识别为正样本)也会增加? 鉴别能力一定,让更多好的东西进来,同时也会让更多不好的东西进来,就像小平同志说的,改革开放过后,好的东西会进来 阅读全文
posted @ 2020-07-14 16:25 范仁义 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SymPy库常用函数 一、总结 一句话总结: SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简 洁、易于理解和扩展。 SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散 数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能。 阅读全文
posted @ 2020-07-14 10:00 范仁义 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:凸集,凸函数,凸优化问题,线性规划,二次规划,二次约束二次规划,半正定规划 一、总结 一句话总结: 凸函数几何意义:表示为函数任意两点连线上的值大于对应自变量处的函数值 凸优化:凸优化,或叫做凸最优化,凸最小化。研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。 1、什么是凸优化? 凸优化:凸优化,或叫做凸最优 阅读全文
posted @ 2020-07-13 17:19 范仁义 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 一、总结 一句话总结: 凸集:集合C内任意两点间的线段均包含在集合C形成的区域内,则称集合C为凸集 二、凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 转自或参考:凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划https://blog.csdn.net/watermelon12138/arti 阅读全文
posted @ 2020-07-13 17:12 范仁义 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SVM(支持向量机)总结 一、总结 一句话总结: 对SVM, 要记住的点: 名字由来, trick1 ( 将两类数据分成正负两类: +1, -1); trick 2 ( 对于支持向量: wx + b = 1); trick 4 soft margin and slack varible; trick 阅读全文
posted @ 2020-07-13 16:43 范仁义 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SVM非线性分类原理实验 一、总结 一句话总结: 到更高维度去找可以分类的超平面(无限维度的平面中必然可分) 二、解密SVM系列(四):SVM非线性分类原理实验 转自或参考:解密SVM系列(四):SVM非线性分类原理实验 - gccbuaa - 博客园https://www.cnblogs.com/ 阅读全文
posted @ 2020-07-13 04:55 范仁义 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SVM处理非线性问题 一、总结 一句话总结: 【利用核函数】:到更高维度去找可以分类的超平面(无限维度的平面中必然可分)。 【软间隔和正则化】:有限制地降低分类要求,允许一部分样本(不满足的样本要尽量少)不满足。 1、在现实任务中,原始样本空间也许并不存在一个能正确划分两类样本的超平面,那这个时候应 阅读全文
posted @ 2020-07-13 04:34 范仁义 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:机器学习知识总结 1、回归和分类是可以相互转换的 一、总结 一句话总结: a、比如回归中算人脸的年纪,比如1-100岁,那么可以看做分类问题中有1-100个分类 b、所以,所有的分类算法都能做回归 1、如何算细胞的面积(或者周长)? 可以获取细胞的图像,描绘细胞的边缘,然后获取里面的像素值,就是细胞 阅读全文
posted @ 2020-07-12 17:14 范仁义 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑