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一、爲什麼要分開訓練集與測試集在機器學習中，我們是依靠對學習器的泛化誤差進行評估的方法來選擇學習器。具體方法如下：我們需要從訓練集數據中產出學習器，再用測試集來測試所得學習器對新樣本的判別能力，以測試集上的測試誤差作爲泛化誤差的

2020-06-23 04:21:18

前言：依據當今神經網絡的發展，80%以上的神經網絡都是BP神經網絡或者是它的升級版。 –----------------------------------------------------------------------

2020-06-23 04:21:18

前言：TensorFlow框架的安裝以及環境配置，這裏就省略了，網上可以找到許多用安裝包、pip方式安裝的方法，不再贅述。這裏通過對TensorFlow的計算模型、數據模型以及運行模型三個角度的介紹，希望大家能對TensorFlo

2020-06-23 04:21:18

前言：這是一篇基於tensorflow框架，創建的只有一層隱藏層的BP神經網絡，做的圖片識別，內容也比較簡單，全當是自己的學習筆記了。 –----------------------------------------------

2020-06-23 04:21:18

前言：先坦白的說，深度神經網絡的學習在一開始對我造成的困擾還是很大的，我也是通過不斷地看相關的視頻資料、文獻講解嘗試去理解記憶。畢竟這些內容大多都是不可查的，我們看到的都只是輸入輸出的東西，裏面的內部運作以及工作原理，都需要沉心靜

2020-06-23 04:21:18

一、回顧：邏輯迴歸在邏輯迴歸原理裏，損失costcostcost與xxx的關係如下：在結合下左圖Sigmod函數分析可得：在y=1y=1y=1是正例的情況下，cost(y=1)=−log(hθ(x))cost(y=1)=

2020-06-01 22:28:51

待完善 –-----------------------------------------------------------------------------—--------------------------------

2020-06-01 22:28:50

前言：在文本分類中，垃圾郵件分類是個二分類任務，比較容易說明文本分類的原理，所以以下以垃圾郵件分類爲例，講述使用樸素貝葉斯算法做評論分類的使用方法及過程，後面有本篇代碼鏈接。 –-------------------------

2020-06-01 22:28:50

前言：密度峯聚類算法和DBSCAN聚類算法有相似的地方，兩者都是基於密度的聚類方式。自己是在學習無監督學習過程中，無意間見到介紹這種聚類算法的文章，感覺密度峯聚類算法方法很新奇，操作也很簡答，於是自己也動手寫一下了。 –-----

2020-06-01 22:28:50

前言：學習譜聚類，最好有一些圖論、矩陣分解（SVD）方面的知識，這樣會更加有利於譜聚類的學習。當然，譜聚類理解起來並不困難，實際操作也大多是譜聚類+K-means聚類聯合使用的。 –------------------------

2020-06-01 22:28:50

一、SSD用於圖片物體的定位與檢測 SSD原理介紹這一篇博客對我的幫助比較大，很詳細的介紹了SSD原理，送給大家做了解 1、下載SSD框架源碼 1.1：閒話不多說——下載SSD源碼，解壓後打開文件，將checkpoints文件夾下

2020-06-01 22:28:50

前言：粗略研究完神經網絡基礎——BP、CNN、RNN、LSTM網絡後自己算是鬆懈了很多，好長的時間都沒有堅持再更新博客了。“腐敗”生活了這麼久，還是要找到自己一點樂趣吧，於是想了一想，決定把《機器學習》的算法研究過得都重新梳理一遍

2020-06-01 22:28:50

前言：邏輯迴歸在工業上運用廣泛，本文只着重講解邏輯迴歸的推導過程，具體的實例還需讀者自己去尋找； –----------------------------------------------------------------

2020-06-01 22:28:50

前言：上一篇【聊天機器人】1：DeepQA使用自己的數據集做chatbot上傳後，收到了好多夥伴支持，在這裏表示感謝。上一篇也遺留了一個問題——介於DeepQA是一個以英文語料爲場景的聊天機器人，在中文場景應用中得到的結果卻不盡

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待完善

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