Big_Head_的博客

用scikit-learn的MLP模型来训练，从5折交叉验证中选出最优的那组模型，最终再把这组模型应用到测试集上面挑选出出最好的模型。对于MLP的参数，这次探究的就是 hidden_layer_size：隐藏层的数量以及神经元的数量 max_iter：最大迭代次数 alpha：学习率 solver：激活函数hidden_layer_size的候选参数： [[100, 100], ...

前段时间在跟师兄打机器学习比赛的时候，师兄让我去匹配1.5w标签在20w数据中的出现次数，一开始的时候我用正则表达式，双重循环遍历1.5w标签和20w数据，粗略计算了一下，发现全部标签跑完需要大概6天的时间（这就很让我绝望啊）。后来师兄告诉我去用AC自动机，我看了一个下午还是没有实现AC自动机，无奈师兄只能抽空完成了我的任务。。。经过几天摸索，我粗略实现了AC自动机。首先介绍一下什么是AC...

K近邻算法是一种基本的分类与回归的方法。 简单来讲，这个算法就是遵循近朱者赤近墨者黑的道理，对于需要判断的点来说，并不需要去找一个模型来给出这个点的答案，而只是需要知道一个点集的所有点的答案，然后观察这个点附近的K个点是什么，然后这个K个点来投票决定我的这个点到底是什么来的。这个算法是没有显示的学习过程，只是利用了训练集的特征向量空间进行划分，其实这个就是K临近算法的模型了。对于这个K临...

用keras实现异在Ng的视频里面，介绍神经网络的时候就用了与、或、非、异或、同或来讲解。 通过两层的神经网络，第一层是三个units（包括偏置项），然后第二层也是三个units（包括偏置项），然后最后输出一个结果，每一层的激活函数（activation）都是tanh刚刚看了keras的说明，想着简单用keras实现一下这个神经网络。from keras.models import ...