MJ_Lee的博客

阅读书籍：神经网络原理（Simon Haykin著， 叶世伟，史忠植 译） 图文公式来源于书籍 反向传播信号流图： 途中上侧为前向传播过程，下侧为反向传播过程： 反向传播过程需要五个步骤： 1，初始化： 以一个随机分布随机的挑选出一组权值和阈值。这里随机分布应为（均值为0的均匀分布， 方差应使神经远的局部诱导域的标准差位于sigmoid函数的包和过度处）。 2，训练样本的呈现： 先训练一个回合（一...

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》,本文中所有图片均来自于书籍相关部分截图。 文章目录强化学习(RL)技术点策略搜索评估行为：信用分配问题策略梯度（未完成）马尔可夫决策过程MDP深层Q网络DQN(未完成）...

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》,本文中所有图片均来自于书籍相关部分截图。 文章目录什么是自动编码器？何为数据的高效表示？几种常见的自动编码器类型1.栈式（深度）自动编码器：TF实现栈式自动编码器提高训...

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》,本文中所有图片均来自于书籍相关部分截图。 文章目录RNN是什么1.循环神经元2.记忆单元3.输入输出序列LSTM长期记忆单元GRU门限循环单元RNN的实现 RNN是什么...

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阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》,本文中所有图片均来自于书籍相关部分截图。 上一章作者带我们讨论了如何优化网络本身来提升训练速度。但是当数据量过于庞大，问题过于复杂时，再好的网络也会变成让人难以忍受的慢...

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》,本文中所有图片均来自于书籍相关部分截图。 文章目录人工神经网络三两事一个简单的神经元一个简单的ANN用TF实现一下吧超级灵活的网络怎么调参 人工神经网络三两事 为什...

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》,本文中所有图片均来自于书籍相关部分截图。 本章介绍了DNN训练过程中三个常见问题，并依次给出解决方案。 章节的最后还给出当不知道如何DNN训练时一些属性可以选的比较好的...

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》,本文中所有图片均来自于书籍相关部分截图。 文章目录TensorFlow是什么鬼如何使用TensorFlow用加州的房价数据集实现一个线性回归实现一个梯度下降手工实现自动...

添加摘要 阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》 文章目录关于维度投影降维法主成分分析PCA增量PCA随机PCV核主成分分析KPCV流形学习降维法LLE其他降维法 关于...

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》 集成学习就是将多种学习模型单独学习的结果综合以获取比单一学习模型更好的结果。也就是所谓三个臭皮匠顶一个诸葛亮的群体智慧的体现。 1.投票分类器VotingClassif...

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》 本章主要内容有： 代码实现决策树分类和回归 代码决策树可视化 决策树分类和回归的原理 sklearn中的CART训练算法 决策树（DecisionTree）：是一种...

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》 本章内种主要有： 1.线性SVM分类原理； 2.非线性SVM分类原理； 3.SVM回归原理； 4.以上几种模型的训练； 支持向量机（support vector mac...

本章知识分为三个部分： 1.基于简单线性回归模型介绍了“闭式方程”和“梯度下降”两种训练模型的原理方法。 2.探讨多项式回归模型的训练，通多学习曲线判断是否发生过拟合，几个避免过拟合的正则化技巧。 3.学习logistic回归和softmax回归两种常用的分类模型。

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》 本章通过一个端到端的项目从开始的问题分析到最后的运行维护细致详细地介绍了一个完整的机器学习流程； 完整流程如下： 观察大局，分析问题：1. 定义目标，需求，功能；2....

阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》 1. 什么是机器学习？ Arthur Samuel, 1959 : 机器学习研究如何让计算机在不需要明确程序下也能具备学习的能力。 本书观点：机器学习是一门能够让系统从...