别团等shy哥发育

摘要： 双向RNN与堆叠的双向RNN 1、双向RNN 2、堆叠的双向RNN 3、双向LSTM实现MNIST数据集分类 1、双向RNN 双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。 h t → = f ( W → x t + 阅读全文

摘要： LSTM应用于MNIST数据集分类 1、概述 2、LSTM实现 2.1 载入数据集 2.2 创建模型 2.3 定义优化器 2.4 编译模型 2.5 训练模型 2.6 打印模型摘要 2.7 绘制acc和loss曲线 3、CNN实现 1、概述 LSTM网络是序列模型，一般比较适合处理序列问题。这里把它用 阅读全文

摘要： 乳腺肿瘤预测 案例：良/恶性乳腺肿瘤预测 1.1 简介 1.2 代码 1.2.1 导入数据集 1.2.2 浏览数据的基本信息 1.2.3 查看数据的基本统计信息 1.2.4 统计数据属性中的缺失值 1.2.5 将数据集划分为训练集和测试集 1.2.6 标准化数据 1.2.7 分别用LogisticR 阅读全文

摘要： 聚类 1、聚类概述 1.1 什么是聚类 1.2 分类与聚类 1.3 聚类的应用 2、基本的聚类方法 2.1 划分方法 2.1.1 划分方法概述 2.1.2 K-Means算法 2.1.3 K-means计算实例 2.1.4 K-means改进算法 2.2 层次方法 2.1.1 层次方法概述 3、基于 阅读全文

摘要： 集成学习之GBDT 1、GBDT 1.1 GBDT定义 1.2 GBDT学习过程 1.3 GBDT学习过程-例子引入 1.4 GBDT分类算法 2、代码实战 2.1 GBDT分类 2.2 GBDT回归 1、GBDT 1.1 GBDT定义 GBDT、Treelink、 GBRT(Gradient Bo 阅读全文

摘要： BP神经网络 1、反向传播算法的原理 2、反向传播算法参数学习的推导 3、反向传播算法参数更新案例 3.1 反向传播的具体计算步骤 3.1.1 计算输出层的误差 3.1.2 计算隐藏层误差 3.1.3 根据神经元误差，更新神经元间偏置和神经元间的连接权重。 3.1.4 进一步后向传播 4、实战：神经 阅读全文

摘要： KNN 1、最近邻算法 2、距离度量方法 2.1 欧氏距离(Euclidean distance) 2.2 曼哈顿距离(Manhattan distance) 2.3 切比雪夫距离(Chebyshev distance) 2.4 闵可夫斯基距离(Minkowski distance) 2.5 汉明距 阅读全文

摘要： 决策树 1、决策树 2、决策树算法 2.1 Hunt算法 2.2 构建决策树的问题 2.2.1 怎样为不同类型的属性指定测试条件 2.2.2 怎样选择最佳划分 2.3信息增益算法 2.3.1 信息增益算法原理 2.3.2 其他节点纯度的测量 2.3.3 纯性度量之间的比较 2.4 C4.5算法 2. 阅读全文

摘要： 朴素贝叶斯分类器 1、分类概念 2、朴素贝叶斯分类 2.1 贝叶斯定理 2.2 极大后验假设 2.3 多维属性的联合概率 2.4 独立性假设 3、贝叶斯分类案例 4、连续数据如何求概率 5、朴素贝叶斯分类器的特点 6、贝叶斯算法实现鸢尾花分类 6.1 鸢尾花介绍 6.2 分类代码 1、分类概念 分类 阅读全文

摘要： Boosting分类器 1、提升方法(Boosting) 1.1、相关知识 1.2 Boosting提出 1.3 示例 2、AdaBoost算法 2.1 算法 2.2 Adaboost例1 第一次迭代 第二次迭代 第三次迭代 最终分类器 2.3 Adaboost例2 3、其他Boosting算法 4 阅读全文