摘要： 首发于飞鱼说人工智能 损失函数 - 交叉熵损失函数 飞鱼Talk ​ 腾讯 算法工程师 Cross Entropy Error Function（交叉熵损失函数） 例子 表达式 函数性质 学习过程 优缺点 这篇文章中，讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，但是为什么它会在分类问题 阅读全文

摘要： 决策树 决策树 参考文献 [1] 李航. 统计学习方法[M]. 北京：清华大学出版社，2012 决策树 前言：第一篇博客，最近看完决策树，想着归纳一下，也方便自己以后回顾。写的会比较全面一些，可能会有很多不太正确的地方，欢迎大家交流指正 : ) 决策树模型： 决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结 阅读全文

摘要： 一.k近邻算法的基本概念，原理以及应用 k近邻法(k-nearest neighbors)是由Cover和Hart于1968年提出的，它是懒惰学习(lazy learning)的著名代表。它的工作机制比较简单： 给定一个测试样本 计算它到训练样本的距离 取离测试样本最近的k个训练样本 “投票法”选出 阅读全文

摘要： 深度学习是一种特殊的机器学习，它可以获得高性能也十分灵活。它可以用概念组成的网状层级结构来表示这个世界，每一个概念更简单的概念相连，抽象的概念通过没那么抽象的概念计算。 “Deep learning is a particular kind of machine learning that achi 阅读全文

摘要： 物理量按照其属性分为两类：1.物理量的大小与度量所选用的单位有关，称为有量纲量，例如，时间、长度、质量、速度、力、能量等。2.物理量的大小与度量所选的单位无关，称为无量纲量，例如角度、增益、两个长度之比等。 lcdxshengpeng 阅读全文

摘要： ustczhng2012 目录 激活函数 Logistic Softmax Relu Tanh 损失函数 0-1损失函数 平方损失函数 绝对值损失函数 对数损失函数 代价函数 均方误差 均方根误差 平均绝对值误差 交叉熵误差​ 激活函数 Logistic 二分类的sigmoid函数，如果叠加实现多分 阅读全文

摘要： 1. 激活函数 1.1 各激活函数曲线对比 常用激活函数： tf.sigmoid() tf.tanh() tf.nn.relu() tf.nn.softplus() tf.nn.softmax() tf.nn.dropout() tf.nn.elu() import numpy as np impo 阅读全文

摘要： 激活函数：将神经网络上一层的输入，经过神经网络层的非线性变换转换后，通过激活函数，得到输出。常见的激活函数包括：sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 损失函数：度量神经网络的输出的 阅读全文

摘要： 出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要讲解分类问题中的逻辑回归。逻辑回归是一个二分类问题。 二分类问题 二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题。例如：我们要做一个垃圾邮件过滤系统，是邮件的特征，预测的y值就 阅读全文

摘要： （常规字母代表标量，粗体字母代表向量，大写粗体字母代表矩阵） 逻辑回归虽然名字里面有回归，但是主要用来解决分类问题。 一、线性回归（Linear Regression） 线性回归的表达式： 线性回归对于给定的输入 ，输出的是一个数值 y ，因此它是一个解决回归问题的模型。 为了消除掉后面的常数项b， 阅读全文