面试 - 随笔分类 - 笨拙的忍者

深度学习——GAN

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 思想表达式实际计算方法改进 WGAN 1.思想 GAN结合了生成模型和判别模型，相当于矛与盾的撞击。生成模型负责生成最好的数阅读全文

posted @ 2018-05-10 13:18 笨拙的忍者阅读(332) 评论(0) 推荐(0)

深度学习——RNN

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 原理 RNN、LSTM、GRU区别 LSTM防止梯度弥散和爆炸引出word2vec 1.原理在普通的全连接网络或CNN中，每层阅读全文

posted @ 2018-05-10 11:07 笨拙的忍者阅读(431) 评论(0) 推荐(0)

深度学习——CNN

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 思想 filter尺寸的选择输出尺寸计算公式 pooling池化的作用常用的几个模型，这个最好能记住模型大致的尺寸参数 1.思阅读全文

posted @ 2018-05-10 10:56 笨拙的忍者阅读(233) 评论(0) 推荐(0)

深度学习——神经网络基础

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 Backpropagation 梯度消失、梯度爆炸常用的激活函数参数更新方法解决overfitting的方法 1.Backp 阅读全文

posted @ 2018-05-09 23:04 笨拙的忍者阅读(510) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——基础

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 数据归一化（或者标准化，注意归一化和标准化不同）的原因 SVD和PCA 防止过拟合的方法数据不平衡问题 1.数据归一化（或者标准阅读全文

posted @ 2018-05-09 21:59 笨拙的忍者阅读(157) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——评价指标

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 分类器的好坏 1.分类器的好坏这里首先要知道TP、FN（真的判成假的）、FP（假的判成真）、TN四种（可以画一个表格）。几种常阅读全文

posted @ 2018-05-09 21:38 笨拙的忍者阅读(126) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——HMM & CRF

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 HMM CRF HMM和CRF对比 1.HMM算法隐马尔可夫模型是用于标注问题的生成模型。有几个参数（ππ，A，B）：初始状态概阅读全文

posted @ 2018-05-09 21:35 笨拙的忍者阅读(393) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——EM

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 EM算法是用于含有隐变量模型的极大似然估计或者极大后验估计，有两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（ma 阅读全文

posted @ 2018-05-09 21:32 笨拙的忍者阅读(141) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——集成学习之Stacking

摘要：摘自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27689464 Stacking方法是指训练一个模型用于组合其他各个模型。首先我们先训练多个不同的模型，然后把之前训练的各个模型的输出为输入来训练一个模型，以得到一个最终的输出。理论上，Stacking可以表示上面提到的两种Ense 阅读全文

posted @ 2018-05-09 21:25 笨拙的忍者阅读(1002) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——集成学习之Boosting

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 AdaBoost GBDT Xgboost 1.AdaBoost Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本权重阅读全文

posted @ 2018-05-09 21:23 笨拙的忍者阅读(216) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——集成学习之Bagging

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 随机森林 1.随机森林随机森林改变了决策树容易过拟合的问题，这主要是由两个操作所优化的：1、Boostrap从袋内有放回的抽取样阅读全文

posted @ 2018-05-09 21:10 笨拙的忍者阅读(215) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——SVM

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 带核的SVM为什么能分类非线性问题？ RBF核一定是线性可分的吗？常用核函数及核函数的条件 SVM的基本思想是否所有的优化问题阅读全文

posted @ 2018-05-09 20:52 笨拙的忍者阅读(206) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——逻辑回归

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 公式推导逻辑回归的基本概念 L1-norm和L2-norm LR和SVM对比 LR和随机森林区别常用的优化算法 1.公式推导（阅读全文

posted @ 2018-05-09 20:43 笨拙的忍者阅读(212) 评论(0) 推荐(0)

机器学习——决策树

摘要：整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 各种熵的计算常用的树搭建方法防止过拟合—剪枝前剪枝的几种停止条件 1.各种熵的计算熵、联合熵、条件熵、交叉熵、KL散度（相阅读全文

posted @ 2018-05-09 17:44 笨拙的忍者阅读(137) 评论(0) 推荐(0)

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