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机器学习(6)——逻辑回归

什么是逻辑回归 逻辑回归虽然名字有回归,但解决的是分类问题。 逻辑回归既可以看做回归算法,也可以看做是分类算法,通常作为分类算法用,只可以解决二分类问题。 Sigmoid函数: 逻辑回归的损失函数 推导过程这里就不赘述了,高等数学基本知识。 向量化: 逻辑回归的向量化梯度: LogisticRegr ...

swineherd_MCQ 发布于 2019-10-13 10:44 评论(0)阅读(27)
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理解LSTM网络--Understanding LSTM Networks(翻译一篇colah's blog)

colah的一篇讲解LSTM比较好的文章,翻译过来一起学习,原文地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ ,Posted on August 27, 2015。 Recurrent Neural Networks 人类思 ...

banluxinshou 发布于 2019-10-12 16:57 评论(0)阅读(126)
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深圳市网络安全中心发出通告,TeamViewer已被APT41黑客攻破

上期我们讲了东南亚赌局为什么都是福建老板了,这次来介绍下 黑客组织APT41 ,这个组织在 HT界 比较出名,很早之前是匿名在地下交易所的,而在近年频繁出现在大众视野中,这不,刚刚又把我们常用的远程工具 TeamViewer 给黑了,深圳市网络与信息安全信息通报中心 紧急发出几份申明。 顺便提供给大 ...

dujinyang 发布于 2019-10-12 02:18 评论(8)阅读(11631)
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Network in Network(2013),1x1卷积与Global Average Pooling

[toc] 博客: "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 写在前面 "《Network in Network》" 简称NIN,出自 "颜水成老师" 团队,首次发表在arxiv的时间为2013年12月,至20190921引用量为2871(google scholar) ...

shine-lee 发布于 2019-10-11 17:58 评论(0)阅读(159)
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机器学习(5)——多项式回归与模型泛化

什么是多项式回归 用线性回归试试: 发现根本没有拟合,我们可以把x 2这一项设为另一个特征,和原来的特征合并后一起训练,这就是多项式回归: 看看预测的特征值和截距: 发现都很接近我们开始设置的。 scikit learn中的多项式回归和Pipeline scikit learn中的多项式回归 x^0 ...

swineherd_MCQ 发布于 2019-10-11 15:15 评论(0)阅读(57)
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用深度学习做命名实体识别(六)-BERT介绍

什么是BERT? BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers。 Trans ...

程序员一一涤生 发布于 2019-10-10 12:01 评论(0)阅读(449)
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下载并使用MNIST数据集

TensorFlow提供了一个库,可以直接用来自动下载与安装MNIST。 MNIST里包含3个数据集:第一个是训练数据集(mnist.train.images),另外两个分别是测试数据集(mnist.test.images)和验证数据集(mnist.validation)。 代码中的one_hot= ...

Weisswire 发布于 2019-10-10 11:41 评论(0)阅读(232)
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BERT论文解读

本文尽量贴合BERT的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正。 论文标题 Bert:Bidirectional Encoder Represe ...

程序员一一涤生 发布于 2019-10-10 10:03 评论(0)阅读(485)
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nvidia jetson tx2 刷机遇到的问题解决

一、主要信息 使用的开发板:nvidia jetson tx2(内存8g有wifi的版本) 使用的JetPack版本: 4.2.2 二、遇到的问题及解决 1. 刷好jetson os 后,开发板一直在后台运行 sdkmanager上已经显示刷好了第一阶段: 但是开发板提示:A start job i ...

大师兄啊哈 发布于 2019-10-09 17:30 评论(0)阅读(115)
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基于数据驱动的发电设备在线预警研究

随着信息技术的高速发展和计算机硬件水平的快速上升,大数据技术、智能电厂、工业4.0 等相关概念逐渐被提出。国内许多发电集团都已经逐步开始新一代智能电厂的建设,这其中就包括了发电设备的在线预警部分。我国发电技术经过几十年的发展,电厂数字化、信息化水平大幅提高,积累了大量的运行数据,这为发电设备的大数据 ...

jingsupo 发布于 2019-10-09 14:02 评论(2)阅读(92)
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读---白话大数据与机器学习

第二章 步入数据之门 什么是数据 承载了信息的东西 什么是信息 信息是用来消除随机不定性的东西 算法 在同一个算 法中,不同的参数和阈值设置同样会带来大相径庭的结果,甚至影响数据解读的科学性 第三章 排列组合与古典概型 1.古典概型 如果一个随机试验所包含的单位事件(就是刚才说的3次朝上分别为“正正 ...

zhg_john 发布于 2019-10-09 09:01 评论(0)阅读(40)
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Pytorch入门教程

记得刚开始学TensorFlow的时候,那给我折磨的呀,我一直在想这个TensorFlow官方为什么搭建个网络还要画什么静态图呢,把简单的事情弄得麻烦死了,直到这几天我开始接触Pytorch,发现Pytorch是就是不用搭建静态图的Tensorflow版本,就想在用numpy一样,并且封装了很多深度 ...

凌逆战 发布于 2019-10-08 21:12 评论(0)阅读(396)
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遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型(GMM)

遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型(GMM) 一、前言 1. 我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了网络上诸多资料,特别是B站UP "shuhuai008" 的视频,讲解东西也是我最喜欢的方式:从多个角度阐述和理解问题。 二、理解 ...

SpringC 发布于 2019-10-08 12:06 评论(0)阅读(99)
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EM算法之不同的推导方法和自己的理解

EM算法之不同的推导方法和自己的理解 一、前言 EM算法主要针对概率生成模型解决 具有隐变量的混合模型的参数估计 问题。 对于简单的模型,根据极大似然估计的方法可以直接得到解析解;可以在具有隐变量的复杂模型中,用MLE很难直接得到解析解,此时EM算法就发挥作用了。 E步解决隐变量的问题,M步求解模型 ...

SpringC 发布于 2019-10-07 21:58 评论(0)阅读(57)
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证明xcosx无周期

假设$xcos\,x$有周期,依据周期函数的规律,可得 $$ \begin{aligned} xcos\,x & = (x+T)cos\,(x+T) \\ & = (x+T)cos\,xcos\,T sin\,xsin\,T \\ & = xcos\,xcos\,T xsin\,xsin\,T + ...

十七岁的有德 发布于 2019-10-06 11:41 评论(0)阅读(56)
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狄利克雷函数为什么不具有最小正周期

[TOC] 一、狄利克雷函数 狄利克雷(Dirichlet)函数如下所示: $$ D(x) = \begin{cases} 1,\quad{x\in{Q\,\,\,\,\quad(有理数 》可精确表示两个整数之比的数)}}, \\ 0,\quad{x\in{Q^C\quad(无理数 》不可精确表示两 ...

十七岁的有德 发布于 2019-10-06 10:00 评论(0)阅读(90)
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机器学习(4)——PCA与梯度上升法

主成分分析(Principal Component Analysis) 1. 一个非监督的机器学习算法 2. 主要用于数据的降维 3. 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 4. 其他应用:可视化、去噪 通过映射,我们可以把数据从二维降到一维: 显然,右边的要好一点,因为间距大,更容易看出差距。 ...

swineherd_MCQ 发布于 2019-10-05 23:27 评论(0)阅读(32)
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遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归

遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归 标签: 机器学习 LR 分类 一、前言 1. 我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了网络上诸多资料。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3.算法 ...

SpringC 发布于 2019-10-04 17:59 评论(0)阅读(46)
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【Python】机器学习之单变量线性回归练习(计算Cost Function)

注:练习来自于吴恩达机器学习 翻译后的题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润。第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数。 现在,假设θ0和θ1都是0,计算CostFunction,即计 ...

秦羽纶 发布于 2019-10-04 14:11 评论(0)阅读(73)
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运动元素提取,基于帧间差分与背景差分

对于某些运动元素的提取,我们仍然可以依据静态图像提取的方法,比如R-G分量差提取等,前提是目标有某些独有的特征。考虑一幅运动图像—— 目标是运动的,背景是禁止的,目标以红色为主,背景含有局部静止的红色。像这种情况单从静态方法分析就很难了。 对于类似上述的图像,最简单的提取方法是帧间差分与背景差分。这 ...

KenSporger 发布于 2019-10-03 23:27 评论(0)阅读(67)