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RSS订阅原创 标准化(BN)与激活函数
概念性东西1、内部协变量转移所谓的“Internal Covariate Shift”，Internal指的是深层网络的隐藏层，是发生在网络内部的事情，而不是covariate shift问题只发生在输入层。2、 covariate shift 现象训练集的数据分布和预测集的数据分布不一致，这样的情况下如果我们在训练集上训练出一个分类器，肯定在预测集上不会取得比较好...
2018-08-18 18:46:06
5865
原创 VGG -- VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
2.3 DISCUSSION
2018-08-03 20:27:35
204
原创 梯度下降法
1、 常见优化器2、 SGD(batch gradient descent) 随机梯度下降法##与批量梯度下降法相反，sgd算法每次读入一个数据，就会立即计算cost function的梯度来来更新参数。 3、 Momentum 在每一轮迭代过程中，sgd算法用整个训练集上的数据表计算cost function,并用该梯度对模型参数进行估计。4、NAG5、A...
2018-08-02 17:36:10
209
原创 贝叶斯分类器（bayes）
条件概率P(A|B) = P(B|A)* P(A) / P(B)全概率公式P(B) = P(A1B) + P(A2B) + ··· + P(AnB)= ∑P(AiB)= ∑P(B|Ai)* P(Ai) （i=1，2，····，n）贝叶斯公式是将全概率公式带入到条件概率公式当中，对于事件Ak和事件B有：P(Ak|B) = (P(Ak)* P(B|Ak)) ...
2018-07-14 19:50:24
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原创 KNN邻近算法
KNN临近算法（K Near Neighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 算法的思想是：样本集中的某一样本与数据集中的其他k个样本最相似，如果这k个样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN实现步骤1、计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离2、按距离递增次序排序3、选取与当前点距离最小的k个点4、统计前k...
2018-07-13 19:39:33
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原创 Kmeans算法
聚类算法是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。 聚类与非聚类算法区别聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法是欧式距离法。算法流程1.选择聚类的个数k.2.任意产生k个聚类，...
2018-07-11 20:32:40
5406
原创 算法图解
二分查找二分查找----是一种算法，其输入是一个有序的元素列表（必须有序的原因稍后解释）。如果要 查找的元素包含在列表中，二分查找返回其位置；否则返回null。大O表示法大O表示法----是一种特殊的表示法，指出了算法的速度有多快。大O表示法----让你能够比较操作数，它指出了算法运行时间的增速。 下面按从快到慢的顺序列出了你经常会遇到的5种大O运行时间。 1、 O(lo...
2018-07-05 20:51:31
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原创 MongDB数据库
一、mongo数据指令1.创建数据库/切换到某个数据库 use 数据库名2.查看数据库 show dbs3.查看当前在某个数据库下 db4.创建数据表 db.createCollection(“集合名”) 集合名即是表名5.删除数据库 db.dropDatabase()6.查看数据表 show ...
2018-06-16 15:51:18
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原创 关系型数据库(mysql)
一、sql语句分三类：DDL: 数据定义语言DML: 数据管理语言DCL: 数据控制语言1、DDL:数据定义语言库：1、创建数据库 create database if not exists 数据库名 2.、删除数据库 drop database 数据库名 3、查看数据库 show databases 4、进入到某个数据库 ...
2018-05-18 20:13:51
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空空如也
空空如也
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