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python机器学习——逻辑回归

我们知道感知器算法对于不能完全线性分割的数据是无能为力的,在这一篇将会介绍另一种非常有效的二分类模型——逻辑回归。在分类任务中,它被广泛使用 逻辑回归是一个分类模型,在实现之前我们先介绍几个概念: 几率(odds ratio): $$ \frac {p}{(1 p)} $$ 其中p表示样本为正例的概 ...

Xlgd 发布于 2019-11-18 10:29 评论(0)阅读(170)
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AI-图像基础知识-01

    目前人工智能 A rtificial I ntelligence主要分为两大分支: 计算机视常见: C omputer V ision,简称CV   CV主要是研究如何让机器看懂世界的一种技术,通过各种光学传感器来代替人眼对目标对象进行识别,跟踪和检测,使机器能 ...

Surpassme 发布于 2019-11-18 00:20 评论(0)阅读(13)
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Andrew Ng机器学习 一: Linear Regression

一:单变量线性回归(Linear regression with one variable) 背景:在某城市开办饭馆,我们有这样的数据集ex1data1.txt,第一列代表某个城市的人口,第二列代表在该城市开办饭馆的利润。 我们将数据集显示在可视图,可以看出跟某个线性方程有关,而此数据只有单个变量( ...

_jiandong 发布于 2019-11-17 20:47 评论(0)阅读(15)
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机器学习笔记(三)

一、神经网络(Neural NetWorks)的基本结构 神经网络是由神经层(layer)搭建起来的。由输入层,隐藏层、输出层组成。输入层就是特征的输入;隐藏层有多层,包含神经网络自生成的新特征(输入特征的多次项组合);输出层为预测结果。简单的神经网络如下图所示: 其中$a_{i}^{j}$表示第j ...

KenSporger 发布于 2019-11-16 21:30 评论(0)阅读(13)
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深入理解泛化

[TOC] 1.引言 什么是泛化呢? 先举个栗子: 小明和小李都上了高三。小明头脑机灵,一边刷着五年高考三年模拟一边总结做题规律,而小李一门心思刷题,一套完了又一套,刷的试卷堆成山了却没有对错题进行总结。高考结束成绩公布,小明超出一本线几十分,而小李却勉强上了二本线。这是为什么呢? 原来高考试题一般 ...

云帆sc 发布于 2019-11-16 10:11 评论(0)阅读(15)
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大咖分享| 百度语义技术及应用全解

分享嘉宾:孙宇,百度NLP主任研发架构师、语义计算技术负责人。 本文根据作者在“2019自然语言处理前沿论坛”语义理解主题的特邀报告整理而成。 本报告提纲分为以下3个部分: · 语义表示 · 语义匹配 · 未来重点工作 语义计算方向在百度NLP成立之初就开始研究,研究如何利用计算机对人类语言的语义进 ...

百度ERNIE 发布于 2019-11-14 16:38 评论(0)阅读(126)
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高精地图中地面标识识别技术历程与实践

本文将主要介绍高德在高精地图地面标识识别上的技术演进,这些技术手段在不同时期服务了高精地图产线需求,为高德地图构建高精度地图提供了基础的技术保证。 ...

高德技术 发布于 2019-11-14 15:53 评论(1)阅读(226)
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python机器学习——随机梯度下降

上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元,这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新,也可以称之为批量梯度下降(batch gradient descent)。假设现在我们数据集中拥有大量的样本,比如百万条样本,那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型,每更新一次权重向量,我们都要使 ...

Xlgd 发布于 2019-11-13 22:00 评论(0)阅读(117)
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百度艾尼(ERNIE)常见问题汇总及解答

一、ERNIE安装配置类问题 Q1:最适合ERNIE2.0的PaddlePaddle版本是?A1:PaddlePaddle版本建议升级到1.5.0及以上版本。 Q2:ERNIE可以在哪些系统上使用?A2:优化后各个系统都会支持,目前建议在Linux系统使用。 二、ERNIE使用类问题 Q1:ERNI ...

百度ERNIE 发布于 2019-11-13 15:40 评论(0)阅读(18)
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python机器学习——自适应线性神经元

上篇博客我们说了感知器,这篇博客主要记录自适应线性神经元的实现算法及一些其他的训练细节,自适应线性神经元(简称为Adaline)由Bernard Widrow和他的博士生Tedd Hoff提出,对感知器算法进行了改进。 当然Adaline对输入向量x的处理和感知器是一样的,都是使用一个权重向量w与x ...

Xlgd 发布于 2019-11-12 23:18 评论(0)阅读(127)
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强化学习简介及马尔科夫决策过程

1. 什么是强化学习   强化学习(reinforcement learning, RL)是近年来大家提的非常多的一个概念,那么,什么叫强化学习?   强化学习是机器学习的一个分支,和监督学习,非监督学习并列。   参考文献[1]中给出了定 ...

飞剑客阿飞 发布于 2019-11-12 22:05 评论(0)阅读(94)
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建立处理数据的基类

BaseEstimator类用来处理输入数据的格式 类内的全局变量有$$X,y,y\_{required},fit_{required}$$ $$X,y$$通过__setup_input()方法将$$X,y$$变为numpy.ndarray类型 如果输入数据没有$$y$$, 则$$y\_{requi ...

mr01101001 发布于 2019-11-12 20:41 评论(0)阅读(13)
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游戏辅助外gua篇:如何Dump内存获得游戏的辅助

转载请标明出处: https://dujinyang.blog.csdn.net/article/category/9267855 本文出自:【奥特曼超人的博客】 本篇邀请了 “阿七” 做个 外挂辅助入门篇 分享,之前公众号也分享过了。 最近女朋友都在玩游戏,晚上还不理人,刚好近期对游戏辅助制作很感 ...

dujinyang 发布于 2019-11-12 15:39 评论(0)阅读(20)
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python机器学习——感知器

最近在看机器学习相关的书籍,顺便把每天阅读的部分写出来和大家分享,共同学习探讨一起进步!作为机器学习的第一篇博客,我准备从感知器开始,之后会慢慢更新其他内容。 在实现感知器算法前,我们需要先了解一下神经元(neuron)的工作原理,神经元有很多树突和一个轴突,树突(Dendrites)可以从其他神经 ...

Xlgd 发布于 2019-11-11 23:52 评论(0)阅读(184)
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Ubuntu 18.04安装 CUDA 10.1 、cuDNN 7.6.5、PyTorch1.3

转载请注明出处 BooTurbo https://www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html 安装平台及环境 CPU:i9-9900k桌面级 GPU:RTX 2080移动版 系统:Ubuntu 18.04.3 LTS 1、在安装CUDA之前确保环境满足安装条件 ...

BooTurbo 发布于 2019-11-11 19:45 评论(1)阅读(96)
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tensorflow dataloader 相关内容

Tensorflow dataloader 相关调研;数据读取是训练的开始,是非常关键的一步;下面是调研时搜集到的一些相关链接: 十图详解tensorflow数据读取机制 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 TensorFlow全新的数据读取方式:Datase ...

xuyaowen 发布于 2019-11-10 17:39 评论(0)阅读(29)
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sklearn实现逻辑回归

首先我们来看下面一组数据集: 前面的x1与x2都表示的是年收入和年龄这两个因素决定的是否买车的结果。 开始代码部分,我们先输入x和y的变量,开始输入数据: from sklearn import linear_model X=[[20,3], [23,7], [31,10], [42,13], [5 ...

Geeksongs 发布于 2019-11-10 10:07 评论(0)阅读(13)
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windows10下安装tensorflow2.0-GPU和Cupy(不用搞CUDA+cudnn)

0.前言 今年暑假买了个1660ti的游戏本学python,后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了,遂想装一下GPU版本,看了网上的资料搞了好几天,又是CUDA又是cudnn的,网速慢不说,装完还各种报错,最后发现随着anaconda和tensorflow的更新,现在利用anadon ...

xxxms 发布于 2019-11-09 15:59 评论(0)阅读(117)
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百度NLP预训练模型ERNIE2.0最强实操课程来袭!【附教程】

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型。继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个 ...

百度ERNIE 发布于 2019-11-08 11:47 评论(0)阅读(65)
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【笔记】Reptile-一阶元学习算法

[TOC] 论文信息 Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First Order Meta Learning Algorithms[J]. 2018. 一、摘要 本文主要考虑 问题,即存在一个 任务分布(a distribution of tasks) ,从这 ...

Veagau 发布于 2019-11-07 22:25 评论(0)阅读(59)