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这个作者很懒，什么都没留下…
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机器学习：异常检测和高斯混合模型 Anomaly Detection
问题背景异常检测：假如你要进行一个飞机引擎异常检测，需要检测新生产的发动机是否正常。使用的feature为产热，震动程度等等。如下图，我们可以很直观的看出异常检测的思想：那些远离主体分布的点，我们就把它们当作异常点来处理。在蓝色圈内的数据属于该组数据的可能性较高，而越是偏远的数据，其属于该组数据的可能性就越低。这种方法称为密度估计，表达如下： ...原创 2020-12-01 15:06:19 · 4646 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow MNIST数字识别问题
MNIST数据处理MNIST是一个非常有名的手写体数字识别问题。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，包含60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。每一张图片代表0-9中的一个数字，图片的大小为28×28，数字均在图片中间。TensorFlow提供了一个类来处理MNIST数据，这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式，将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神...原创 2019-08-06 20:59:37 · 348 阅读 · 1 评论 -
TensorFlow深层神经网络
学习笔记，内容和代码来自书《TensorFlow实战Google深度学习框架》目录深度学习与深层神经网络使用激活函数实现去线性化如何选择激活函数多层网络解决异或运算损失函数经典损失函数自定义损失函数神经网络优化算法梯度下降算法神经网络进一步优化学习率的设置过拟合问题滑动平均模型深度学习与深层神经网络深度学习是一类通过多层非线性变换对...原创 2019-08-05 00:12:30 · 496 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow实现神经网络
目录TensorFlow游乐场神经网络参数与TensorFlow变量TensorFlow实现神经网络模型placeholder详解文中测试代码均来自书《TensorFlow实战Google深度学习框架》。TensorFlow游乐场TensorFlow游乐场可视化训练神经网络，实现可视化训练。神经网络参数与TensorFlow变量tensorflow中支持的随...原创 2019-08-01 17:43:17 · 441 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow入门——计算图，张量，会话
TensorFlow计算模型——计算图TensorFlow数据模型——张量TensorFlow运行模型——会话原创 2019-07-30 14:43:33 · 311 阅读 · 0 评论 -
卷积神经网络
转自：http://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/41596663Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。第一点，在学习Deep learning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以...转载 2019-03-06 22:09:23 · 160 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习笔记7 机器学习系统的设计
目录垃圾邮件辨别问题思考问题解决方向误差分析Error Analysis类偏斜的误差度量——查准率和查全率查准率和查全率之间的权衡机器学习的数据这一部分以一个垃圾邮件分类器算法和肿瘤识别为例进行讨论。垃圾邮件辨别问题思考问题解决方向为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的...原创 2020-03-21 17:33:05 · 231 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习笔记6 机器学习模型的诊断与修正
模型误差较大的处理方法 获得更多的训练样本——通常是有效的，但代价较大，下面的方法也可能有效，可考虑先采用下面的几种方法。 尝试减少特征的数量 尝试获得更多的特征 尝试增加多项式特征 尝试减少正则化程度 尝试增加正则化程度 下面会讲一种机器学习的诊断法。它是一种测试方法，通过执行这种测试，能够深入了解某种算法到底是否有用。这通常也能够告诉...原创 2020-03-20 23:23:09 · 1008 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习笔记5 神经网络的学习过程
代价函数符号说明 训练样本 一组输入和输出 神经网络层数 每层的神经元个数 最后一层中处理单元的个数(如多分类问题多个输出) 将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类二类分类 ...原创 2020-03-14 15:04:33 · 199 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习笔记4 神经网络
目录神经网络 Neural Networks非线性假设 Non-linear Hypotheses神经元和大脑模型表示符号说明向量化工作原理理解直观理解：应用实例1直观理解：应用实例1多元分类神经网络 Neural Networks非线性假设 Non-linear Hypotheses无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征...原创 2020-03-08 19:53:44 · 313 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习笔记3
分类问题Classification在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。】分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件； 判断一次金融交易是否是欺诈； 肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。 ...显然，根据我们的理解，用线性回归不能解决一个分类问题。下面的内容要介绍一个常用的分类方法：逻辑回归 (Logistic Reg...原创 2020-03-07 18:06:00 · 254 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习笔记2
多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)多维特征在之前房价预测的基础上，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为。符号说明 特征的数量 一个向量(vector),代表第个训练实例，是特征矩阵中的第行 代表特征矩阵中第行的第个特征,...原创 2020-02-29 15:14:30 · 175 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习笔记1：机器学习的简介，分类，单变量线性回归，梯度下降
目录机器学习是什么机器学习的分类监督学习 Supervised Learning无监督学习Unsupervised Learning单变量线性回归 Linear Regression with One Variable符号说明代价函数梯度下降Gradient Descent思想批量梯度下降 Batch Gradient Descent线性代...原创 2020-02-28 19:05:57 · 234 阅读 · 0 评论