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一、寫在前面 本系列是對之前機器學習筆記的一個總結,這裏只針對最基礎的經典機器學習算法,對其本身的要點進行筆記總結,具體到算法的詳細過程可以參見其他參考資料和書籍,這裏順便推薦一下Machine Learning in A
回顧上一篇 神經網絡的數學基礎 :張量和梯度 通過上一篇的內容,我們知道了張量表示神經網絡中的數據,那麼數據在網絡中流動必然要經過各種運算或者叫做處理,這一系列的處理就是達到最終結果的過程。可以形象把中間的變換稱爲神經網絡的“齒輪
文章目錄1、爲什麼需要卷積2、整體結構3、卷積層3.1 卷積運算3.2 Padding填充3.3 步幅3.4 3維數據的卷積運算3.5 結合方塊思考3.6 批處理4、池化層參考資料 前面的神經網絡我們使用的都是全連接網絡,不管是感
摘要 計算圖應用非常廣,例如,內存計算框架Spark的有向無環圖(DAG),Neo4J圖數據庫、深度學習中的神經網絡圖,以及TensorBoard中的可視化圖,都是計算圖的應用場景。本文所講的也是計算圖的一個應用場景:計算神經網絡
對於目標函數,損失函數和代價函數,重要的是理解。 基本概念: 在機器學習中,對於目標函數、損失函數、代價函數等不同書上有不同的定義。這裏取如下定義 損失函數:計算的是一個樣本的誤差 代價函數:是整個訓練集上所有樣本誤差的平均 目標
不是廣告,個人推薦,有興趣瞭解一下。 無論您擁有計算機學習經驗,是否擁有計算機科學學位或僅僅是對AI的興趣。 通過易於理解的演示和教程視頻,您很快就可以立即掌握人工智能,機器學習和計算機科學的基礎知識。 YouTube上的機器學習
Python作爲動態語言,現在越來越流行,但是在使用中卻未必十全十美,其中運行的性能問題,便是其中之一。當程序中有很多for循環,並且迭代次數很多的情況下,性能問題尤其突出。當然,解決辦法也有很多,比如使用Cython便是一個好的
Numpy是使用最廣的科學計算庫,對於多維數組的操作更是在實踐中用的最多,而且也是比較困惑的地方,但是用好了事半功倍,今天講一下numpy的 tensordot 的使用,這個函數在卷積神經網絡的卷積中用到。 數組的基本屬性 數組基
最近看到有人提問,關於神經網絡結構圖的問題,決定給大家做一個比較全面詳細的介紹,希望對大家在這方面的空缺和疑惑有所幫助。 神經網絡結構圖繪製工具列表 名稱 描述 推薦指數 Python+Graphviz graphv
回顧上一篇 神經網絡的數學基礎:張量運算 引言 學習神經網絡的時候我們總是聽到激活函數這個詞,而且很多資料都會提到常用的激活函數,比如Sigmoid函數、Tanh函數、ReLU函數。我們就來詳細瞭解下激活函數方方面面的知識。本文的
遇到這個warning這的是看着煩,感謝前輩: https://github.com/dmlc/xgboost/issues/4599 加上這個參數: objective =‘reg:squarederror’ 即可
所謂的權重共享就是說,輸入一張圖片,這張圖片的用一個filter進行卷積操作的時候,圖片中的每一個位置都被同一個filter進行卷積,所以權重是一樣的,也就是共享。這個是在一個卷積層操作的時候的權重共享,另一個卷積層是利用另一個f
本內容將介紹機器學習中的 Logistic 迴歸 及 Python 代碼實現,和 Softmax 迴歸。 Logistic 迴歸(logistic regression,也稱邏輯迴歸和對數機率迴歸)是一種經典的分類模型,
本內容將介紹用於分類的決策樹(decision tree),以及 ID3、C4.5 和 CART 算法。 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與迴歸方法。決策樹模型呈樹形結構,分爲分類樹、迴歸樹和模型樹,
本內容將介紹決策樹中的 CART 算法以及 Python 代碼實現。其可用於分類和迴歸,具體實現包含分類樹、迴歸樹和模型樹。 CART(classification and regression Trees,分類迴歸樹)