機器學習對前人學習筆記的學習

阿新 • • 發佈：2017-08-02

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clu 外部接口需要 util self. mat its 函數表一、CNN情感分類中的面向對象部分 sparse.py 1 super(Embedding, self).__init__() 表示需要父類初始化，即要運行父類的_init_()，如果沒有這個，則

body cnblogs 機器學習實戰 href post 目錄開始 classify 　　從今天起，開始學習《機器學習實戰》，並記錄學習到的知識點。　　　　　　　　　　　　-- 2017-12-31 1，第2章KNN算法筆記_函數classify0 《機器學

python 類模塊對象模塊、類和對象 1.字典，記住鍵值對的概念，記住從鍵值對 mystuff = {‘apple‘:"I am apples"} print mystuff[‘apple‘] 2.模塊 ‘‘‘ 模塊 1.模塊是包含函數和變量的文件 2.模塊這個

線性算法參考 aid splay ots nsf cal ear Lecture 12:Nonlinear Transformation Quadratic Hypothesis 在二分類問題中，如果我們遇到的訓練集是上圖所示的\(x\in \mathbb R^2\

深度學習現在 splay 過擬合正則給定 encoder 傳遞 inline Lecture 13: Deep Learning Autoencoder autoencoder是深度學習中一種常用的初始化權重的方法。如上圖所示，首先，從第0~1層的權重開始，一層層

線性歸一化有變擬合分享選擇多元線性回歸縮放轉置 1 多元線性回歸 1.1 假設函數多元線性回歸是指有多個特征特征變量的情況。此時我們修改假設函數hθ(x)=θ0+θ1?x為hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+?+θnxn。設x0=1，x為特征向量，θ為參

發生足夠 bfgs clas 方法技術影響限制分享 1 邏輯回歸 1. classification 分類 eg：垃圾郵件分類、交易是否是欺詐、腫瘤類別。分類的結果是離散值。 2. sigmoid函數　　使用線性方法來判斷分類問題，會出現上圖中的問題，需要

一中斷理解 &nb

第一週機器學習策略_1 這一門課主要介紹了在具體專案實踐中會遇到的一些問題以及採取的策略。所擷取的圖片依然來源於吳恩達老師的相關視訊資源。 1. 正交化（Orthogonalization） Andrew建議機器學習的調參過程應保持正交化。上圖所示的機器學習的4個流程，每一步的除

一、基本內容 1.基本流程決策樹的生成過程是一個遞迴過程，有三種情形會導致遞迴返回（1）當前節點包含的yangben全屬於同一類別，無需劃分；（2）當前屬性集為空，或是所有yangben在所有屬性上的取值相同，無法劃分；（3）當前結點包含的yangben集合為空，不能

線性模型一、內容 1.基本形式 2.線性迴歸：均方誤差是迴歸任務中最常用的效能度量 3.對數機率迴歸：對數機率函式（logistic function）對率函式是任意階可導的凸函式，這是非常重要的性質。 4.線性判別分析（LDA 是一種降維的方法） 5.多分類學習：

1.個體與整合 1.1同質整合 1.2異質整合 2.boosting:代表AdaBoost演算法 3.Bagging與隨機森林 3.1Bagging 是並行式整合學習方法最著名的代表（基於自主取樣法bootstrap sampling）自己學習時編寫了

一、 1.間隔與支援向量 2.對偶問題 3.核函式 xi與xj在特徵空間的內積等於他們在原始yangben空間中通過函式k(.,.)計算的結果。核矩陣K總是半正定的。 4.軟間隔與正則化軟間隔允許某些samples不滿足約束鬆弛變數 5.支援

1.神經元模型 2.感知機與多層網路 3.誤差逆傳播演算法 (A)BP演算法：最小化訓練集D上的累積誤差標準BP演算法：更新規則基於單個Ek推導而得兩種策略防止過擬合：（1）早停（通過驗證集來判斷，訓練集誤差降低，驗證集誤差升高）（2）正則化：在誤差目標函式中引入描述網

課後習題答案 1.試用極大似然法估算西瓜集3.0中前3個屬性的類條件概率。好瓜有8個，壞瓜有9個屬性色澤，根蒂，敲聲，因為是離散屬性，根據公式（7.17） P(色澤=青綠|好瓜=是) = 3/8 P(色澤=烏黑|好瓜=是) = 4/8 P(色澤=淺白|好瓜=是) =

一、基本內容 1.隱馬爾可夫模型 1.1. 假定所有關心的變數集合為Y,可觀測變數集合為O,其他變數集合為R, 生成式模型考慮聯合分佈P(Y,R,O),判別式模型考慮條件分佈P(Y,R|O)，給定一組觀測變數值，推斷就是要由P(Y,R,O)或者P(Y,R|O)得到條件概率分佈P(Y,

我們要找的是一個概率。 f即x屬於C1的機率。上面的過程就是logistic regression。下面將logistic regression與linear regression作比較。接下來訓練模型，看看模型的好壞。假設有N組trainin

1.樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法，最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM） 2.樸素貝葉斯公式 P(B|A)的意思是在A事件的情況下，發生B事件的概率。 3.樸素貝

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