机器学习笔记
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机器学习基本算法及其深度学习相关学习心得分享
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
面朝大海，春暖花开
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相关系数r和决定系数R2的那些事
文章目录相关系数$r$和决定系数$R^2$的那些事协方差与相关系数决定系数（R方）参考资料相关系数rrr和决定系数R2R^2R2的那些事有人说相关系数（correlation coefficient，rrr）和决定系数（coefficient of determination，R2R^2R2，读作R-Squared）都是评价两个变量相关性的指标，且相关系数的平方就是决定系数？这种说法对不对呢？...原创 2019-01-07 11:09:28 · 98430 阅读 · 20 评论 -
交叉熵
上一篇译文《香农熵》中介绍了熵的由来及其计算公式的产生，这篇译文介绍另外一个与香农熵相关的概念：交叉熵（Cross-Entropy）注：可能文中对一些专有名词的翻译不够精确，所以有的名词后面注解了其对应的原始英文单词原文：A Friendly Introduction to Cross-Entropy Loss简介（Introduction）当我们要建立一个基于概率论的分类模型...翻译 2018-04-12 03:15:59 · 1605 阅读 · 0 评论 -
香农熵
偶然看到一篇介绍香农熵的文章，写得浅显易懂，翻译过来，与大家一起学习！原文：Shannon Entropy, Information Gain, and Picking Balls from Buckets参考视频：Information Entropy在1948年，Glaude Shannon发表了文章《A Mathematical Theory of Communication》首...翻译 2018-04-11 06:02:45 · 24732 阅读 · 7 评论 -
使用卷积网络做手写数字识别
文章目录使用卷积网络做手写数字识别思路分析PyTorch实现版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！写作时间：2019-03-02 22:24:22使用卷积网络做手写数字识别思路分析上篇博文《使用循环神经网络做手写数字识别》介绍了利用LSTM做手写数字的识别，想着好事成双，也写一个姊妹篇卷积网络实现手写数字的识别。博文主要通过最简单的代码量展示一个入门级别的识别案例。需要注意...原创 2019-03-03 12:04:06 · 1111 阅读 · 0 评论 -
使用循环神经网络做手写数字识别
文章目录使用循环神经网络做手写数字识别思路分析PyTorch实现版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！写作时间：2019-03-02 21:36:12使用循环神经网络做手写数字识别思路分析做图像识别的使用卷积神经网络CNN是最好的选择，但是其实我们也可以使用循环神经网络RNN做，只是大部分时候没有卷积网络效果好！下面分析一下如何使用RNN做手写数字的识别。数据的下载我们可...原创 2019-03-03 11:57:33 · 2167 阅读 · 0 评论 -
通俗LSTM长短时记忆循环神经网络介绍
文章目录通俗LSTM长短时记忆循环神经网络介绍LSTM图解处理流程流程图解总结说明PyTorch实战参考资料版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！写作时间：2019-03-02 18:20:11本文部分图片素材来自互联网，如有侵权，请联系作者删除！通俗LSTM长短时记忆循环神经网络介绍LSTM图解处理流程在上一篇文章中简单介绍了经典RNN模型，并提到了RNN的一些缺点。L...原创 2019-03-03 08:38:39 · 3895 阅读 · 0 评论 -
最简单的RNN回归模型入门(PyTorch)
文章目录最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版）RNN入门介绍PyTorch中的RNN代码实现与结果分析版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！写作时间：2019-03-02 12:46:15本文部分图片素材来自互联网，如有侵权，请联系作者删除！最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版）RNN入门介绍至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一...原创 2019-03-03 04:34:17 · 19621 阅读 · 7 评论 -
一文详解卷积和逆卷积
文章目录一文详解卷积和逆卷积卷积运算单通道多通道卷积运算的参数计算逆卷积卷积运算的矩阵实现参考资料一文详解卷积和逆卷积卷积神经网络（CNN）在计算机视觉大放异彩，入门CNN的第一步就是理解什么是卷积（Convolution）运算。本文旨在以通俗易懂的方式让读者理解卷积的概念。注：本文的图片素材全部来源于网络，如有侵权，请联系作者删除。卷积运算卷积在数学上是两个变量在某范围内相乘后求和的结...原创 2018-11-10 06:30:20 · 16485 阅读 · 3 评论 -
反向传播算法大揭秘
反向传播算法大揭秘注： 该篇博文是我阅读《How the backpropagation algorithm works》一文的笔记，该博文详细介绍了反向传播算法，并给出了反向传播算法四个基本公式中的前两个证明，我顺着作者的思路证明了后面两个，并记录了证明过程，希望能帮助到需要了解反向传播算法数学原理的童鞋。符号说明wljkwjklw^l_{jk}表示l−1l−1l-1层的第kk...原创 2018-09-08 04:02:29 · 675 阅读 · 0 评论 -
PyTorch踩坑记
PyTorch踩坑记前言自己刚开始使用深度学习框架做事情的时候，选择了最容易入门的Keras。Keras是在其它深度学习框架（谷歌的TensorFlow，微软的CNTK以及Theano）的基础上，抽象了底层实现的差异，提供的更高层的API接口。说说Keras的好处吧！个人觉得Keras最吸引人的地方就是API接口的设计特别人性化，对于样本的训练，结果的测试都有一种使用传统机器学习库的感...原创 2018-07-25 05:06:44 · 2858 阅读 · 3 评论 -
PyTorch版本DCGAN实现的注解
PyTorch版本DCGAN实现的注解该篇博文是对PyTorch官方Examples中DCGAN（Deep Convolution Generative Adversarial Networks）实现过程中的一些细节要点的注解首先是对该脚本运行参数的一些说明：—dataset 指定训练数据集—dataroot 指定数据集下载路径或者已经存在的数据集路径—workers DataL...原创 2018-05-08 05:03:31 · 10320 阅读 · 9 评论 -
基于Keras的DCGAN实现
基于Keras的DCGAN实现说明：所有图片均来自网络，如有侵权请私信我删参考资料基于Keras的DCGAN实现的外文博客：GAN by Example using Keras on Tensorflow BackendGitHub上关于GAN网络实现技巧文章：How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work提出DCGAN...原创 2018-04-28 03:48:27 · 8349 阅读 · 23 评论 -
k-近邻算法
从今天开始，与大家分享我学习《Machine Learning In Action》这本书的笔记与心得。我会将源码加以详细的注释，这是我自己学习的一个过程，也是想通过这种方式帮助需要学习的童鞋的一种方式。k-近邻算法定义k-近邻(k-Nearest Neighbour，kNN)算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的原创 2015-07-25 17:46:32 · 1541 阅读 · 0 评论