随笔分类 - Machine Learning
摘要:Sigmoid激活函数 其具体求导公式如下: 当且仅当 z=10或 z=-10时,Sigmoid激活函数的导数 ≈ 0 当 z = 0时,Sigmoid激活函数的导数 = 1/4 Tanh 激活函数 当且仅当 z=10或 z=-10时,tanh激活函数的导数 ≈ 0 当 z = 0时,Sigmoid
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摘要:模型表示 监督学习中对于每个输入数据来说,我们都给出了 “ 正确的答案 ” 。 例如我们之前讨论的房价问题,假设我们的训练集如下表所示: 我们将描述这个回归问题的符号标记如下: m:代表训练集中实例的数量 x:代表特征/输入变量 y:代表目标变量/输出变量 (x,y):代表训练集中的实例 (xi,y
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摘要:什么是机器学习? 第一个机器学习的定义来自于Arthur Samuel,他将机器学习定义为:“在进行特定的编程的情况下,给与计算机学习能力的领域”。他编写了一个西洋棋程序,使计算机自己跟自己下棋,通过这些练习,计算机获得了无比丰富的经验。另外一个年代近一点的定义,由来自卡内基梅隆大学的Tom Mit
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摘要:Tensorflow的基本概念与常用函数 2、tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能
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摘要:按标点切分语料 查找语料中的外语### 本代码处理的事带有目标语言句子的源语言句子,将其定位之后再交换句子并生成新的文件 分词 还原句子 随机生成测试集
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摘要:gfile API介绍 下面将分别介绍每一个gfile API! 2-1)tf.gfile.Copy(oldpath, newpath, overwrite=False) 拷贝源文件并创建目标文件,无返回,其形参说明如下: oldpath:带路径名字的拷贝源文件; newpath:带路径名字的拷贝目
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摘要:K-近邻算法概述: K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假设。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用于数值型和标称型数据。 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离。 (2
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摘要:PyTorch in Action: A Step by Step Tutorial PyTorch in Action: A Step by Step Tutorial Installation Guide Step 1, donwload the Miniconda and installing
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摘要:统计学习 定义: 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型,并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。 研究对象: 研究对象是数据,从数据出发,提取数据的特征,抽象数据的模型,发现数据的知识,又回到对数据的分析和预测中去。 统计学习的前提是假设数据具有一定的统计规律性。 统计学习特点: (1)以
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