原创 [機器學習速成課程]使用 TensorFlow 的起始步驟(First Steps with TensorFlow)-學習筆記
設置在此第一個單元格中，我們將加載必要的庫。import math from IPython import display from matplotlib import cm from matplotlib import gridspe
2020-06-23 22:08:40
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原创 [機器學習速成課程]特徵組合 (Feature Crosses)-學習筆記
特徵組合學習目標：通過添加其他合成特徵來改進線性迴歸模型（這是前一個練習的延續）使用輸入函數將 Pandas DataFrame 對象轉換爲 Tensors，並在 fit() 和 predict() 中調用輸入函數使用 FTRL 優化算法
2020-06-23 22:08:39
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原创 [機器學習速成課程]驗證 (Validation)-學習筆記
設置我們首先加載並準備數據。這一次，我們將使用多個特徵，因此我們會將邏輯模塊化，以對特徵進行預處理：import math from IPython import display from matplotlib import cm fr
2020-06-23 22:08:39
原创 [機器學習速成課程]表示 (Representation)-學習筆記
設置和之前一樣，我們先加載並準備加利福尼亞州住房數據。import math from IPython import display from matplotlib import cm from matplotlib import gr
2020-06-23 22:08:39
原创 [機器學習速成課程]表示法-學習筆記
編程學習 地址：https://colab.research.google.com/notebooks/mlcc/feature_sets.ipynb?hl=zh-cn#scrollTo=UzoZUSdLIolFQ1：爲什麼決定使用‘me
2020-02-25 05:58:43
原创 [機器學習] nnCostFunction -學習筆記
在練習4的代碼中：[a,b] = max([0 0 1 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0],[],2) a = 1 1 1 b = 3
2020-02-25 05:58:43
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原创 [機器學習] Non-linear Hypothesis -學習筆記
Suppose you are learning to recognize cars from 100×100 pixel images (grayscale, not RGB). Let the features be pixel in
2020-02-25 05:58:43
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原创 Material Recognition in the Wild with the Materials in Context Database論文筆記
摘要: 在現實世界中，材料識別是一個有挑戰性的任務。真實世界中的材料是有很豐富的表面紋理、幾何形狀、光照條件和雜波。這些因素使的這個問題難以處理。在這邊論文，我們提出了一個新的、大規模的、在戶外的材料的開放數據集（MINC）
2019-02-19 06:36:10
原创 ROC和AUC的理解
ROC ROC經常被用來評價一個二值分類器的優劣。 舉個例子，有10個樣本。分類器會計算出經過激活函數前的score，假設score範圍是（0，1）。根據score從左到右按降序排序。 1，如果 分類器效果很差，將樣本
2018-12-23 14:23:40
原创 神經網絡訓練雙螺旋曲線模型
AClassification Problem1. SYSTEM: ATwo-Nested-Spirals Problem Two-Nest-Spiralsproblem
2018-09-04 00:37:31
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原创 [機器學習速成課程] 分類 (Classification)-學習筆記
準確率準確率是一個用於評估分類模型的指標。通俗來說，準確率是指我們的模型預測正確的結果所佔的比例。正式點說，準確率的定義如下：對於二元分類，也可以根據正類別和負類別按如下方式計算準確率：其中，TP （True positive）= 真正例
2018-09-04 00:37:27
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原创 [深度學習] 第四課Face Recognition for the Happy House：編程練習-學習筆記
Face Recognition for the Happy HouseWelcome to the first assignment of week 4! Here you will build a face recognition s
2018-09-04 00:37:27
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原创 [機器學習速成課程] 多類別神經網絡 (Multi-Class Neural Networks)：編程練習-學習筆記
使用神經網絡對手寫數字進行分類學習目標：訓練線性模型和神經網絡，以對傳統 MNIST 數據集中的手寫數字進行分類比較線性分類模型和神經網絡分類模型的效果可視化神經網絡隱藏層的權重我們的目標是將每個輸入圖片與正確的數字相對應。我們會創建一個
2018-09-04 00:37:27
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原创 [深度學習] 第四課 Deep Learning & Art: Neural Style Transfer：編程練習-學習筆記
Deep Learning & Art: Neural Style TransferWelcome to the second assignment of this week. In this assignment, you will l
2018-09-04 00:37:27
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原创 [機器學習速成課程] 分類 (Classification)：編程練習-學習筆記
邏輯迴歸學習目標：將（在之前的練習中構建的）房屋價值中位數預測模型重新構建爲二元分類模型比較邏輯迴歸與線性迴歸解決二元分類問題的有效性將問題構建爲二元分類問題數據集的目標是 median_house_value，它是一個數值（連續值）特徵
2018-09-04 00:37:27