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文章平均质量分 73
coding如逆水行舟
这个作者很懒，什么都没留下…
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DeepLearning:五、BP神经网络in python
下面这段代码来自IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION中的代码，将上一章节中的BP神经网络实现出来。代码并没有考虑效率，但是代码很容易理解整个BP过程，这里我将我的理解记录下来并分享出来，加深印象。原创 2016-08-29 14:56:51 · 4026 阅读 · 0 评论 -
深度学习汇报系列：（二）线性代数
课题组大家一起学习《深度学习》这本书，我做的ppt，分享出来。原创 2017-06-22 16:16:24 · 514 阅读 · 0 评论 -
深度汇报系列：（一）深度学习简介
课题组大家一起学习《深度学习》这本书，我做的ppt，分享出来。原创 2017-06-22 16:08:23 · 684 阅读 · 0 评论 -
Deep Learning:一、认识DL
从科学、技术和人工智能诞生之初，科学家们就在设想：机器如何能够像人类一样聪明。很多的作家通过文学作品描述这个场景，比如星球大战等等。而机器学习与深度学习是最有希望突破的两个方向。本文中我将主要介绍深度学习的简史、代表性人物、应用领域和相关的资料总结。原创 2016-08-11 21:44:53 · 2705 阅读 · 0 评论 -
DeepLearning:三、神经网络
从科学、技术和人工智能诞生之初，科学家们就在设想：机器如何能够像人类一样聪明。很多的作家通过文学作品描述这个场景，比如星球大战等等。而机器学习与深度学习是最有希望突破的两个方向。原创 2016-08-13 16:10:14 · 1411 阅读 · 0 评论 -
DeepLearning:四、BP神经网络
前面简单的认识了一下神经网络，这里我要与大家分享的是神经网络中的大明星：BP算法。下面的内容主要是来自斯坦福大学的教程，这篇教程是我看过的所有BP相关教程中最好的，其中补充了一些内容。原创 2016-08-25 08:53:30 · 2641 阅读 · 0 评论 -
DeepLearning：二、t-SNE（Stochastic Neighbor Embedding ）降维方法
t-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE)是一种机器学习中的降维方法，是由Laurens van der Maaten 和Geoffrey Hinton提出的。这是一种将高维数据降维到两维后者三维的非线性降维方法，并且可以通过点可视化出来。原创 2016-08-11 10:27:18 · 5797 阅读 · 0 评论 -
常用的数据挖掘&机器学习知识(点)
看到了一遍对常用数据挖掘&机器学习知识点的文章，转载过来，并将布局重新整理了一下转载 2016-08-11 11:56:57 · 1082 阅读 · 0 评论 -
MachineLearning：一、什么是机器学习
什么是机器学习......原创 2016-08-29 15:20:25 · 14041 阅读 · 0 评论 -
MachineLearning:四、逻辑回归in python
前面讲了logistic的理论部分，这里我参照《机器学习实战》写了logistic的实现部分。如果对logistic不清楚，请看逻辑回归。我建立了一个逻辑回归的类，类中包含三个主要函数:fit:拟合模型.predict：进行预测score：求错误率原创 2016-08-29 15:41:38 · 762 阅读 · 0 评论 -
MachineLearning：三、聊聊逻辑回归
在Machine Learning中，逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是十分经典的方法,简称LR，虽然名字叫回归，但是这是线性分类模型而不是回归模型。这里面涉及到一些知识点，包括极大似然估计，损失函数，梯度下降，正则化等这篇文章的主要目的，就是通过理论与实践相结合的方式分享LR模型。原创 2016-08-29 15:25:54 · 1288 阅读 · 0 评论 -
MachineLearning：二、感知器perception算法
感知机对DL有着重要的启发意义原创 2015-10-08 16:58:50 · 5060 阅读 · 0 评论 -
深度学习汇报系列：（三、四）概率与优化
课题组大家一起学习《深度学习》这本书，我做的ppt，分享出来。原创 2017-06-22 17:04:38 · 614 阅读 · 0 评论