一杯明月 - 博客园

2020年12月26日

摘要： https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=74 注解：这是一个230*240的彩色图片。卷积层相当于做特征，把特征提取出来。为何函数使用relu(),不是sigmoid()函数了，原因： 1.sigmoid()计算量大。如果网络深度深的话，在阅读全文

posted @ 2020-12-26 17:38 一杯明月阅读(240) 评论(0) 推荐(0)

2020年12月25日

P73 卷积神经网络识别手写数字

摘要： https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=73 数据集介绍： 1.设计占位符：注解： [None, 784] 样本数据量未知。[None, 10] 每个样本都有10个类别的概率。 2.设计网络结构：注解：最后一层全连接层，[7,7,64]要变成阅读全文

posted @ 2020-12-25 17:13 一杯明月阅读(409) 评论(0) 推荐(0)

2020年12月24日

P71 激活层与池化层

摘要： https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=71 有多少个(对于3通道彩色图像来说，是组)filter，图像的输出通道数就是多少。步长是1是为了观测更仔细。卷积神经网络为何不使用之前的sigmoid()函数，而要适用新的relu激活函数呢？一个卷阅读全文

posted @ 2020-12-24 22:52 一杯明月阅读(226) 评论(0) 推荐(0)

P70 卷积神经网络介绍以及卷积结构

摘要： http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=70 注解：最后一层一定是全连接层，目的是为了输出类别假设原始图片是单通道， 100个卷积核去观察，会把图像的通道数变成100. 有多少组filter，就得到多少通道的图像。本例有两组filter,就得到一个2通阅读全文

posted @ 2020-12-24 16:50 一杯明月阅读(184) 评论(0) 推荐(0)

P39 逻辑回归的定义，损失函数，优化

摘要：注解：解决的是二分类问题。逻辑回归的应用场景： sigmoid函数和数轴交叉的位置的值是:0.5 阅读全文

posted @ 2020-12-24 15:58 一杯明月阅读(241) 评论(0) 推荐(0)

P38 模型的保存与加载

摘要：保存模型主要指:保存模型训练好的权重。以房价预测的岭回归为例： #load_boston里面的数值都是连续的 import math from sklearn.datasets import load_boston #从sklearn中的线性模型导入线性回归，SGD随机梯度下降 from skle 阅读全文

posted @ 2020-12-24 15:34 一杯明月阅读(209) 评论(0) 推荐(0)

P37 Ridge岭回归分析

摘要： http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=37 #python岭回归进行房间预测： #load_boston里面的数值都是连续的 from sklearn.datasets import load_boston #从sklearn中的线性模型导入线性回归，SG 阅读全文

posted @ 2020-12-24 14:31 一杯明月阅读(343) 评论(0) 推荐(0)

2020年12月23日

P36 过拟合与欠拟合

摘要： http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=36 图1(欠拟合，习得的特征太少了) 图2(过拟合，习得的特征太多了) 注解：欠拟合的特点是训练和测试误差都大。过拟合的特点是训练误差小，测试误差大。注解： 2.0和10.0代表的是均方误差，即过拟合的特点是训阅读全文

posted @ 2020-12-23 19:32 一杯明月阅读(224) 评论(0) 推荐(0)

python print()输出指定小数位数的数字

摘要： print("%.1f"%abs((y_sgdmethod_predict[i][0]-y_zhengguifunction_predict[i][0])*10),"千元") 阅读全文

posted @ 2020-12-23 18:47 一杯明月阅读(7246) 评论(0) 推荐(0)

P35 线性回归两种求解方式总结

摘要：不通过正规方程的方式，通过的梯度下降的方式进行房价预测：如果数据量少，特征数量少，可以用正规方程求解系数和预测值。如果样本量大，特征数量多，不要用正规方程进行系数求解和预测，最好用梯度下降的方法进行迭代求解。正规方程与随机梯度下降求得的权重和预测值的差值： #load_boston里面的数值都阅读全文

posted @ 2020-12-23 15:16 一杯明月阅读(508) 评论(0) 推荐(0)