随笔分类 - 机器学习
摘要：之前的博客：http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理，也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法：pointwise，pairwise，listwise。前面已经介绍了pai
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摘要：问题描述 先来看看问题描述。 当我们使用sigmoid funciton 作为激活函数时，随着神经网络hidden layer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。 下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。 结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中可以看出，layer2整
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摘要：本文参考文献： Gehring J, Auli M, Grangier D, et al. Convolutional Sequence to Sequence Learning[J]. arXiv preprint arXiv:1705.03122, 2017. 被引次数：13 Dauphin Y
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摘要：版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198357 <!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> 卷积神经网络（CNN
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摘要：版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41417982/article/details/81412076 <!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> 构建
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摘要：深度学习小记 0 前言 近段时间，由于工作需要，一直在看深度学习的各种框架，主要是Caffe和Tensorflow。并且在可预见的未来，还会看更多不同的深度学习框架。最开始我是以软件工程师的角度去阅读这些框架的，说实话，Caffe的代码框架逻辑清晰相对好理解一点，而TensorFlow就比较麻烦了，
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摘要：最近忙着实验室的项目，一直没有时间做仿真，所以就先写一下之前看的一篇文章，总结一下吧。这次要说的是Gated CNN，这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章，感觉十分有新意，效果也很棒。下面我们来看一下，文章的主要贡献包括： 提出一种新的门控机制 缓解梯度传播，降低梯度弥散等现象 相比LSTM，
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摘要：本文主要用于理解主题模型LDA（Latent Dirichlet Allocation）其背后的数学原理及其推导过程。本菇力求用简单的推理来论证LDA背后复杂的数学知识，苦于自身数学基础不够，因此文中还是大量引用了各方大神的数学推导细节，既是为了方便自己以后回顾，也方便读者追本溯源，当然喜欢直接看应
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摘要：引 言 如果你是一个机器学习社区的活跃成员，你一定知道 提升机器（Boosting Machine）以及它们的能力。提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost。XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法。这很简单，因为他极其强大。但是，如果数据量极其的大，XGBo
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摘要：要： 1 背景 随着移动互联网的崛起，越来越多的用户开始习惯于从手机完成吃、喝、玩、乐、衣、食、住、行等各个方面的需求。打开手机，点开手淘、美团等APP，商品玲玲满目，而让用户将所有商品一页页看完已经不现实，通常情况下用户也就查看前几页，如果找不到满意的商品则退出，从而造成流单。 1 背景 随着移动
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摘要：作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不是针对样本。 【注：】 并不是所有的标准化都能给estimator带来好处。 “Standardization of a dataset is a common requirement for many machine learning e
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摘要：1. 数组以二进制格式保存 np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认情况下，数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为npy的文件中，以数组a为例 12 利用这种方法，保存文件的后缀名字一定会被置为.npy 2. 存取文本文件 使用 np.savetxt 和 np.loa
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摘要：简介 np.loadtxt()用于从文本加载数据。 文本文件中的每一行必须含有相同的数据。 loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols
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摘要：从15年开始，区块链概念被单拎出来，这之前区块链还只是比特币技术里的一个数据结构，中本村白皮书里把block和chain连一起的时候也只是a chain of blocks 。随着以太坊去中心化计算机的概念提出来，很多人开始把以太坊称作区块链2.0，而比特币被归到了区块链1.0。至于区块链3.0，市
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摘要：来源：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70240628 之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。 之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项
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摘要：首先附上官网说明 [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#examples-using-sklearn-cluster-kmeans] 再附上一篇翻译文档 http://blog.cs
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摘要：一、关于聚类及相似度、距离的知识点 二、k-means算法思想与流程 三、sklearn中对于kmeans算法的参数 四、代码示例以及应用的知识点简介 （1）make_blobs：聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_feature
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摘要：在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了
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摘要：tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 标签（空格分隔）： tensorflow笔记 tensorflow笔记系列： （一） tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释 （二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析 （三） tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 （四
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摘要：RNN与LSTM 这一部分主要涉及循环神经网络的理论，讲的可能会比较简略。 什么是RNN RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普
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