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摘要： 目标检测 目标检测（object detection） ，就是在给定的一张图片中精确找到物体所在的位置，并标注出物体的类别。所以，目标检测要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。但是，在实际照片中，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态、在图片中的位置都不一样，物体之间可能还有重叠 阅读全文

摘要： 第1章 在线广告综述 1.1 广告的定义与目的 广告是由已确定的出资人通过各种媒介进行的有关产品(商品、服务和观点)的，通常是有偿的、有组织的、综合的、劝服性的非人员的信息传播活动 广告的根本目的，是广告主通过媒体达到低成本的用户接触。 要确定是否真的成本较低，需要用到一个“投入产出比(Return 阅读全文

摘要： Word2Vec详解 word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为word2vec是一种 阅读全文

摘要： 第一章 引言 pd.scatter_matrix(pd.DataFrame(X_train),c=y_train_name,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8,cmap=mglearn.cm3) 绘制散点图矩阵 阅读全文

摘要： 百面机器学习是一本记录面试问题的书，一方面，学习里面的问题和解答有助于我们更好的掌握机器学习，另一方面，以目录为索引，可以扩展我们的知识面，掌握应届生从事机器学习必备的技能。下面以章节为单位，记录书本的大纲内容。 第1章 特征工程 01 为什么要对数值类型的特征做归一化？ 对数值类型的特征做归一化可 阅读全文

摘要： 在此记录下常见的深度学习面试问题。 softmax函数导数的推导 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解。softmax就是将原来输出通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以 阅读全文

摘要： 判别式模型和生成式模型的区别？ 判别方法：由数据直接学习决策函数 Y = f（X），或者由条件分布概率 P（Y|X）作为预测模型，即判别模型。 生成方法：由数据学习联合概率密度分布函数 P（X,Y）,然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型。 由生成模型可以得到判别模型，但由判别模 阅读全文

摘要： 从线性回归，logistic回归，softmax回归，最大熵的概率解释来看，我们会发现线性回归是基于高斯分布+最大似然估计的结果，logistic回归是伯努利分布+对数最大似然估计的结果，softmax回归是多项分布+对数最大似然估计的结果，最大熵是基于期望+对数似然估计的结果。前三者可以从广义线性 阅读全文

摘要： Seq2seq Seq2seq全名是Sequence to sequence，也就是从序列到序列的过程，是近年当红的模型之一。Seq2seq被广泛应用在机器翻译、聊天机器人甚至是图像生成文字等情境。 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序 阅读全文

摘要： RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。 RNN的应用领域有很多, 可以说只要考虑时间先后顺序的 阅读全文