wangyuxi__的博客

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。机器学习简介机器学习是什么：机器学习教计算机执行人和动物与生俱来的活动：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型。当可用于学习的样本数量增加时，这些算法可自适应提高性能。机器学习的工作原理：机器学习采用两种类型的技术：监督式学习和无监督学习。监督式学习根据已知的输入和输...

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。第一步加载IMDB数据集，如若加载不成功，这里提供一种解决方法：点开IMDB数据下载链接（喜欢的话给个小星星和follow一下），fork到自己的仓库中下载imdb.pnz，或者直接下载imdb.pnz。下载好后将imdb.pnz放入你的keras数据库中如：~/.keras/datasets/，即可正常运行。具体代码如下（放到编译...

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。第一步加载boston_housing数据集，如若数据库加载不成功，这里提供一种解决方法：点开boston_housing.npz数据集下载(喜欢的话给个小星星和follow一下)，fork到自己的仓库中下载boston_housing.npz，或者直接下 载boston_housing.npz下载好后将boston_housing.n...

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。第一步加载IMDB数据集，如若数据库加载不成功，这里提供一种解决方法：点开reuters 新闻分类数据集下载(喜欢的话给个小星星和follow一下)，fork到自己的仓库中下载reuters.pnz，或者直接下载reuters.pnz。下载好后将reuters.pnz放入你的keras数据库中如：~/.keras/datasets/，即...

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。废话不多说，直接上代码,复制到Spyder，编译运行。#设置代码如下，可以避免下载input_data.pyfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one...

本文转自http://blog.youkuaiyun.com/tangwei2014和https://blog.youkuaiyun.com/jiongnima/article/details/69487519，转载目的便于自己查看学习第一位大神解析：deeplab发表在ICLR 2015上。论文下载地址：Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Ne...

转自https://blog.youkuaiyun.com/u011500062/article/details/55522609损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异。损失函数通常写作,代表预测值，代表真实值。例如square loss定义为，square loss定义为。目标函数就是一个更加宽泛的概念。目标函数是优化问题中的一个概念。任何一个优化问题包括两个部分：(1)目标函数，最终是要最大化或者最...

本文内容转自https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html和https://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html整理如下： (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须...

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。 第二章：模型评估与选择过拟合与欠拟合欠拟合容易克服，例如在决策树学习中扩展分支，在神经网络学习中增加训练轮数等。过拟合很麻烦，所有算法都不可避免，只能缓解或减小其风险。模型选择问题理想的解决方案是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差...

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。机器学习之应用监督式学习什么情况下使用监督式学习？ 监督式学习算法接受已知的输入数据集合（训练集）和已知的对数据的响应（输出），然后训练一个模型，为新输入数据的响应生成合理的预测。如果你尝试去预测现有数据的输出，则使用监督式学习。监督学习技术有哪些形式？ 监督学习技术可分为分类和回归两种形式 分类技...

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。机器学习之应用无监督学习什么情况下考虑无监督学习： 无监督学习适用的场景是，您想要探查数据，但还没有特定目标或不确定数据包含什么信息。这也是减少数据维度的好方法。无监督学习技术： 绝大多数无监督学习技术是聚类分析的形式。在聚类分析中，根据某些相似性的亮度或共有特征把数据划分成组。采用聚类的组织形式，同一类（或...

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。机器学习之快速入门机器学习的挑战：大多数机器学习挑战都与数据处理和查找正确的模型相关。 （1）数据会以各种形式和大小出现。真实数据集可能比较混乱、不完整，并且采用各种不同格式提供。 （2）预处理数据可能需要掌握专业知识和工具。如：对象检测算法训练中的特征选取，需要掌握图像处理领域的专业知识等。 ...

原创不易，如果有转载需要的话，请在首行附上本文地址，谢谢。进入所创建的环境，在命令行中输入以下代码：​​​​​​​conda update spyder ipykernel tornado pyzmq 如下图所示：...