lilu916的博客

为什么激活函数是非线性的？如果不用激励函数（相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下，每一层的输出都是上一层的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这与一个隐藏层的效果相当（这种情况就是多层感知机MPL）。但当我们需要进行深度神经网络训练（多个隐藏层）的时候，如果激活函数仍然使用线性的，多层的隐藏函数与一层的隐藏函数作用的相当的，就失去了深度神经网络的意义，所以引入非

集成学习的概念集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。只包含同种类型的个体学习器，这样的集成是“同质”的，例如都是神经网络或者决策树；包含不同类型的个体学习器，这样的集成是“异质”的，例如同时包括神经网络和决策树。集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类：1）个体学习器间存在强大依

引言： 数据挖掘的本质是“计算机根据已有的数据做出决策”，其对社会的价值不必多言，相关的应用已经有很多，包括垃圾邮件拦截、客户价值分析等。 尽管数据挖掘实现过程的细节千差万别，但是从思路来说，主要包括两个方面：1、创建数据集；2、建模调整算法。 算法是数据挖掘最核心的部分，作为一名学习新人，在参考《数据挖掘导论》、《Python数据分析与挖掘实战》、《Python数据挖掘入门与实战

从识别手写数字的案例开始认识神经网络，并了解如何在tensorflow中一步步建立卷积神经网络

在自学机器学习的过程中，如果不系统的看一本好的参考书，形成整体的知识框架，很容易在某一个环节停滞不前。例如：Validation set 的作用是什么？它与 Testing set的区别是什么？在不同的参考书、博客里关于这部分阐述的重点不一致，本文就结合各大牛的知识心得，尝试梳理一下这一块的内容。采用机器学习的方法解决一个实际问题的过程应该大致包括以下几个步骤：问题抽象->模型