小kk_p - 博客园

2018年2月

摘要：参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html 参考：http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/68060274 参考：https://www.zhihu.com/question/2223750 阅读全文

posted @ 2018-02-12 20:14 小kk_p 阅读(874) 评论(0) 推荐(0)

凸优化概念

摘要：参考：https://www.cnblogs.com/harvey888/p/7100815.html 1、凸集有凸集C，对任意及,都满足：几何意义表现为：如果集合C上的任意两个点的连线也在C集中，那么C为凸集。图形表示如下： 2、凸函数对于集合D(f)，任意，均能满足：由(1)中凸集的概阅读全文

posted @ 2018-02-09 15:56 小kk_p 阅读(592) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow函数介绍(2)

摘要：参考：tensorflow书 1、模型的导出： 2、模型的导入：例1：模型的导入、导出的应用接上（若对变量名字作了改变，则在tf.train.Saver()中引入字典来作调整）： 3、迭代的计数表示：参考：http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/ 阅读全文

posted @ 2018-02-07 01:05 小kk_p 阅读(378) 评论(0) 推荐(0)

2018年1月

常用的神经网络损失函数

摘要：参考资料：http://blog.csdn.net/nuannuanyingying/article/details/70848765 https://www.zhihu.com/question/24827633 这里介绍较为常见的两种损失函数，分别是平方损失函数和交叉熵损失函数 1、平方损失函数阅读全文

posted @ 2018-01-24 22:44 小kk_p 阅读(2228) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow函数介绍(1)

摘要： tensorflow中的tensor表示一种数据结构，而flow则表现为一种计算模型，两者合起来就是通过计算图的形式来进行计算表述，其每个计算都是计算图上的一个节点，节点间的边表示了计算之间的依赖关系。一般的tensorflow程序分为两个阶段，在第一阶段定义计算图需要的变量，第二个阶段定义计算模型阅读全文

posted @ 2018-01-17 19:45 小kk_p 阅读(502) 评论(0) 推荐(0)

python基础知识(1)(个人整理)

posted @ 2018-01-14 15:24 小kk_p 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)

前馈神经网络介绍

摘要：转自出处： http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50278697 符号说明：以如下图为例：前面的网络结构对应二分类问题后面的网络结构对应多分类问题 Layer层：最左边的层为输入层(input layer)，对应样本特征最右边的层为输出层阅读全文

posted @ 2018-01-12 17:06 小kk_p 阅读(2294) 评论(0) 推荐(0)

2017年12月

提升算法(3)

摘要：提升树利用加法模型与前向分布算法实现学习的优化过程（原理相同），当损失函数是平方损失和指数损失函数时，每一步优化是很简单的。但对一般损失函数而言，往往每一步优化算法并不容易针对该问题有人提出了梯度提升(gradient boosting)算法，利用最速下降的近似方法，关键是利用损失函数的负梯度在当前阅读全文

posted @ 2017-12-27 18:34 小kk_p 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)

提升算法(2)

摘要：提升树：提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树，对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树，其根据特征x<v与x>v将根结点直接连接两个叶结点，以作为决策树桩。提升树模型可以阅读全文

posted @ 2017-12-24 17:29 小kk_p 阅读(829) 评论(0) 推荐(0)

提升算法(1)

摘要：对于分类问题而言，给定一个训练样本集，求比较粗糙的分类规则（弱分类器）要比求精确的分类规则（强分类器）容易得多，提升法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器，然后组合弱分类器构成强分类器。大多数提升法都是改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学阅读全文

posted @ 2017-12-23 20:22 小kk_p 阅读(599) 评论(0) 推荐(0)

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