摘要: 1、我们将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题,该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成:一个是评分函数(score function),它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是损失函数(loss function),它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间 阅读全文
posted @ 2018-05-09 19:50 深度机器学习 阅读(2291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、它大致说bin的数量比x中的最大值大1,每个bin给出了它的索引值在x中出现的次数。下面,我举个例子让大家更好的理解一下: 2、下面,我来解释一下weights这个参数。文档说,如果weights参数被指定,那么x会被它加权,也就是说,如果值n发现在位置i,那么out[n] += weight[ 阅读全文
posted @ 2018-05-09 17:04 深度机器学习 阅读(10736) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 函数将数组的值从小到大排序后,并按照其相对应的索引值输出. 一维数组: 二维数组: 阅读全文
posted @ 2018-05-09 16:43 深度机器学习 阅读(2407) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: numpy.flatnonzero(): 该函数输入一个矩阵,返回扁平化后矩阵中非零元素的位置(index) 这是官方文档给出的用法,非常正规,输入一个矩阵,返回了其中非零元素的位置. 对向量元素的判断d==3返回了一个和向量等长的由0/1组成的矩阵,然后调用函数,返回的位置,就是对应要找的元素的位 阅读全文
posted @ 2018-05-09 16:07 深度机器学习 阅读(13047) 评论(0) 推荐(3) 编辑