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本人最近初学Hinton大神的论文《Dynamic Routing Between Capsules 》,对深度神经网络的内容进行了简要总结,将观看“从传统神经网络的角度解读Capsule”视频的内容做了笔记。感谢网络资源,让我学习到很多知识。以后会有更新。 作者: 嫩芽33出处: http://w 阅读全文
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作者:嫩芽33出处:http://www.cnblogs.com/nenya33/p/6756024.html 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但未经作者同意,必须保留此段声明;必须在文章中给出原文连接;否则必究法律责任 作者:嫩芽33出处:http://www.cnblogs.c 阅读全文
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监督学习方法分为生成方法和判别方法。 生成方法:模型表示给定输入X产生输出Y的生成关系 -生成模型:由数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求条件概率分布P(Y|X),将其作为预测的模型 -典型的生成模型:朴素贝叶斯法、马尔可夫模型 -特点:可还原出联合概率分布;学习收敛速度更快;可以处理有隐变量的 阅读全文
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这段时间又重新学习机器学习算法,之前都是记在自己的笔记本上,这次希望能够将自己的所学整理、提炼出来,希望也会对一起学习的同学有所帮助。 主要参考《统计学习方法》(李航),后期会在学习中根据参考不断更新。 阅读全文
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KNN是一种基本分类与回归方法,本篇只总结分类问题中的KNN。 输入:样本的特征向量,对应于特征空间中的点 输出:样本的类别,可取多类 算法思想:给定一个样本类别已知的训练数据集,对于新样本,根据其K个最近邻训练样本的类别,通过多数表决等方式进行类别预测。(不具有显式的学习过程) 实际是利用训练数据 阅读全文
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感知机是二类分类的线性分类模型,其输入是样本的特征向量,输出是样本的类别,取+1或-1。感知机对应于输入空间(特征空间)中将样本划为正负两类的分离超平面。 学习目标:求出将训练数据线性划分的分离超平面。 学习策略:导入基于误分类的损失函数(感知机学习方法是误分类驱动的)-->利用梯度下降法对损失函数 阅读全文