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RSS订阅原创 机器学习中的采样方法
机器学习中的采样方法首先，我们需要了解为什么需要采样，也就是说采样的目的是什么。一般来说，对于模型f(z)，z服从概率分布p(z)，我们需要求该模型的期望：
2018-07-15 00:28:17
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原创 模型超參优化
模型超參优化1. 使用hyperopt进行参数优化1.1 安装hyperopthyperopt网址：http://hyperopt.github.io/hyperopt/安装方法： pip install hyperoptNOTE：我在安装后运行程序时出现了错误： ”’python File “/home/michael/work/oanda/src/oanda/t...
2018-07-09 18:54:39
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原创 tensorboard的使用
转载请联系作者，并注明出处。1. 在模型中加入要可视化的元素：以下代码摘自TensorFlow官网 有中文注释的地方即为需要在代码添加可视化的元素。def variable_summaries(var):#记录变量var的信息 """Attach a lot of summaries to a Tensor (for TensorBoard visualizati...
2018-04-25 18:14:11
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原创 高斯混合聚类
原型聚类聚类方法常见的有原型聚类、密度聚类与层次聚类。原型聚类（prototype-based clustering）假设聚类结构能通过一组原型刻画，即每一个原型代表了对应的类别。高斯混合聚类，也称为高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是原型聚类的一种聚类方法。高斯混合聚类常用的k-means方法在非凸数据上效果很差，例如下方的环形数据集，两个类别...
2018-04-18 23:11:52
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原创 Hoeffding霍夫丁不等式及其在集成学习理论的应用
Hoeffding霍夫丁不等式机器学习中，算法的泛化能力往往是通过研究泛化误差的概率上界所进行的，这个就称为泛化误差上界。直观的说，在有限的训练数据中得到的规律，则认为真实的总体数据中也是近似这个规律的。比如一个大罐子里装满了红球和白球，各一半，我随手抓了一把，然后根据这些红球白球的比例预测整个罐子也是这样的比例，这样做不一定很准确，但结果总是近似的，而且如果抓出的球越多，预测结果也就越可信。...
2018-04-17 21:20:52
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空空如也
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