原创 斯坦福大學《Machine Learning》第7周學習筆記
Support Vector Machines 支持向量機 Large Margin Classification大間距分類器 Optimization Objective優化目標 到目前爲止 你已經見過一系列不同的學習算法 在監督學習中
2020-06-17 06:09:27
原创 斯坦福大學《Machine Learning》第5周學習筆記
Neural Networks: Learning神經網絡：學習 Cost Function and Backpropagation代價函數和反向傳播 Cost Function代價函數 假設我們有一個如左邊所示的 神經網絡結構 我用大
2020-06-17 06:09:27
原创 深度學習之《線性代數》第一章
n階行列式主對角線以下(上)的元素都爲0的行列式叫做上(下)三角行列式，它的值與對角行列式一樣對換定理一 一個排列中的任意兩個元素對換 排列改變奇偶性推論 奇排列變成標準排列的對換次數爲奇數,偶排列變成標準排列的對換次數爲偶數.定理二 n
2020-06-17 06:09:27
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原创 《Effective Objective-C 2.0》讀書筆記---第七章
前言： 雖說不使用系統框架也能編寫OC代碼，但幾乎沒人這麼做，即便是NSObject這個標準的根類，也屬於Foundation框架，而非語言本身。若不使用Foundation，就必須自己編寫根類，同時還要自己來寫collect
2020-06-17 06:09:27
原创 《Effective Objective-C 2.0》讀書筆記---第五章
前言： ARC幾乎把所有內存管理事宜都交由編譯器來決定，開發者只需專注於業務邏輯。 第29條：理解引用計數 引用計數機制通過可以遞增遞減的計數器來管理內存。對象創建好之後，其保留計數至少爲1.若保留計數爲正，則對象繼續
2020-06-17 06:09:27
原创 反向傳播算法幾個重要公式的詳細推導
斯坦福大學《Machine Learning》第五週學習過程中，對反向傳播算法的幾個公式看得雲裏霧裏的，這裏做一個詳細的推導和總結 公式一： 公式二： 公式三： 首先已知，這個是我們定義的，不用推導，但是爲什麼要這樣定義呢？ 我們給神經元
2020-06-06 12:49:44
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原创 斯坦福大學《Machine Learning》第3周學習筆記
Logistic Regression邏輯迴歸 邏輯迴歸是一種將數據分類爲離散結果的方法。 例如，我們可以使用邏輯迴歸將電子郵件分類爲垃圾郵件或非垃圾郵件。 在這個模塊中，我們介紹分類的概念，邏輯迴歸的代價函數，以及邏輯迴歸在多類分類中的
2020-06-06 12:49:44
原创 斯坦福大學《Machine Learning》第8周學習筆記
Unsupervised Learning非監督學習 Clustering聚類 K-Means Algorithm K均值算法 在聚類問題中 我們有未加標籤的數據 我們希望有一個算法 能夠自動的 把這些數據分成 有緊密關係的子集或是簇 K
2020-06-06 12:49:34
原创 斯坦福大學《Machine Learning》第9周學習筆記
Anomaly Detection異常檢測 Density Estimation密度估計 Problem Motivation問題動機 異常檢測(Anomaly detection)問題 是機器學習算法 的一個常見應用 這種算法的一個有趣
2020-06-06 12:49:33
原创 梯度消失和梯度爆炸原因及其解決方案
當我們需要解決一個非常複雜的問題，例如在高分辨率圖像中檢測數百種類型的對象，我們可能需要訓練一個非常深的DNN，可能需要幾十層或者上百層，每層包含數百個神經元，通過成千上萬個連接進行連接，我們會遇到以下問題： 首先，梯度消失或梯度爆炸 其
2020-06-06 12:49:32
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原创 斯坦福大學《Machine Learning》第10周學習筆記
Large Scale Machine Learning大規模機器學習 Gradient Descent with Large Datasets具有大數據集的梯度下降 Learning With Large Datasets學習大型數據集
2020-06-06 12:49:32
原创 爲什麼正則化能夠降低過擬合
我們通過實驗發現正則化能幫助減少過擬合。這是令人高興的事，然而不幸的是，我們沒有明顯的證據證明爲什麼正則化可以起到這個效果！一個大家經常說起的解釋是：在某種程度上，越小的權重複雜度越低，因此能夠更簡單且更有效地描繪數據，所以我們傾向於選擇
2020-06-06 12:49:32
原创 斯坦福大學《Machine Learning》第6周學習筆記
Advice for Applying Machine Learning應用機器學習的建議 Evaluating a Learning Algorithm評估學習算法 Deciding What to Try Next 決定接下來要做什麼
2020-06-06 12:49:32
原创 斯坦福大學《Machine Learning》第4周學習筆記
Neural Networks: Representation神經網絡：表示 Motivations激勵 Non-linear Hypotheses非線性假設 下面舉幾個例子闡述神經網絡算法的目的 這幾個問題的解決 都依賴於研究複雜的非線
2020-06-06 12:49:32
原创 斯坦福大學《Machine Learning》第11周學習筆記
Application Example: Photo OCR Photo OCR Problem Description and Pipeline問題描述和流水線 機器學習的應用實例：照片OCR技術 第一 一個複雜的機器學習系統 是如何
2020-06-06 12:49:32