HaruStone的博客

要点笔记：You will use a 3-layer neural network (already implemented for you). Here are the initialization methods you will experiment with:Zeros initializationRandom initializationThis initializes...

看了一大堆博客，感觉很多博客在关键点recall的取点讲得不清楚，现在自己总结了一部分《目标检测评测指标mAP及计算[译]》，这篇博文很好，本文很多图片引用自它1. 首先我们来看看mAP是个什么东西，用来干啥平均精度(mAP, Mean Average Precision)是目标检测问题中最常用的评测指标。这个指标是用来评价多分类目标检测的。啥是多目标检测？例如你想在一张图上同时检测...

吴恩达 deeplearning.ai 专项课程第一课Neural Networks and Deep Learning 笔记基于coursera的honor code，代码将不会直接贴出来，下面为作业的一些翻译和个人总结，提供一些解决思路和笔记第一次作业 Python Basics with numpy (optional)本次作业你将会学到:学习如何使用numpy实现一...

练习一：X Y的维度numpy.ndarray.shape使用方法>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])>>> x.shape(4,)>>> y = np.zeros((2, 3, 4))>>> y.shape(2, 3, 4)>>> y.shape = (3, 8)&...

吴恩达 deeplearning.ai 专项课程第一课 第二周 正式作业Neural Networks and Deep Learning 笔记基于coursera的honor code，代码将不会直接贴出来，下面为作业的一些翻译和个人总结，提供一些解决思路和笔记第一次作业（正式）Logistic Regression with a Neural Network mindset在本节，...

逻辑回归举例构建学习算法的一般结构，包括：初始化参数计算损失函数及其梯度使用一个最优化算法（例如梯度下降法）正确整合上述函数至模型函数中1 - 常用库在开始训练之前需要将自己用到的库进行载入：仅为介绍步骤，不全为后述实例所用到的库numpy：科学计算包.pandas：h5py： 用于与H5格式文件进行数据交互.matplotlib：常用的绘图包. #p...

深度学习的学习资源备份 ，以下为我个人认为较好的资料：深度学习书籍：动手学深度学习 本书适用MXnet《机器学习训练秘籍》(中文版)《统计学习方法》李航 （这本我没看过）《深度学习》Ian goodfellow那本《机器学习》周志华 （老实说我觉得这本还是对我这个数学渣渣来说有点难）视频：基础理论：deeplearning.ai专项课程编程环境：tensorfl...

刚开始看ID3、C4.5、CART等算法时，不怎么理解信息熵，后来看了几篇博客时才发现可以拿来解释我们常用的二分类损失函数。参考：信息熵L1\L2正则化与交叉熵、相对熵机器学习（四）从信息论交叉熵的角度看softmax/逻辑回归损失一、信息熵信息熵是拿来消除系统不确定性的，指代的是信息的含量信息熵的定义公式：其中，我们一般log以2为底，指代的是单位为bit的信息量（若对...