Django's blog

2017年11月6日

摘要： https://www.52ml.net/19370.html 精度、召回、F1点直观理解图片来自：http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 下文摘自：http://www.chmod764sean.com/computer-tec 阅读全文

posted @ 2017-11-06 20:40 Django's blog 阅读(1357) 评论(0) 推荐(0) 编辑

使用sklearn做单机特征工程

摘要： https://www.52ml.net/20145.html 1 特征工程是什么？有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结阅读全文

posted @ 2017-11-06 19:49 Django's blog 阅读(408) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习算法比较

摘要： https://www.52ml.net/21391.html 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！（提示：部分内容摘自网络）。机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开阅读全文

posted @ 2017-11-06 19:42 Django's blog 阅读(789) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年10月25日

CNN-卷积层和池化层学习

摘要：卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入阅读全文

posted @ 2017-10-25 19:55 Django's blog 阅读(1875) 评论(0) 推荐(0) 编辑

卷积神经网络概念与原理

摘要：一、卷积神经网络的基本概念受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑阅读全文

posted @ 2017-10-25 19:47 Django's blog 阅读(1211) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)概念区分理解

摘要： http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648 1、相关知识从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深阅读全文

posted @ 2017-10-25 19:25 Django's blog 阅读(10138) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年10月22日

技能｜三次简化一张图：一招理解LSTM/GRU门控机制

摘要：作者 | 张皓引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术，目前已在自然语言处理，语音识别，视频识别等领域取得重要突破，然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用。LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体，它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题，但是它们的内部结构看上阅读全文

posted @ 2017-10-22 15:37 Django's blog 阅读(1461) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年10月20日

【转】TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用

摘要： http://www.jianshu.com/p/75f7e60dae95 作者：陈迪豪来源：CSDNhttp://dataunion.org/26447.html 交叉熵介绍交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大阅读全文

posted @ 2017-10-20 16:47 Django's blog 阅读(655) 评论(0) 推荐(0) 编辑

http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52805444

摘要： http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52805444 tensorflow笔记系列：（一） tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释（二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析（三） tensorflow笔记：多层L 阅读全文

posted @ 2017-10-20 16:21 Django's blog 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络和深度学习简史（三）

摘要：一、可以做决定的神经网络在了解了神经网络在无监督学习方面的应用以后，我们接下来将见到机器学习的第三部分：增强学习。尽管这个概念需要一个明确的数学表示进行描述，但我们可以先从简单理解一下：增强学习可以帮助我们作出决定。有一些理想的代理（例如一个小程序），这些代理可以基于其当前的状态来决定当下的动作，阅读全文

posted @ 2017-10-20 15:34 Django's blog 阅读(844) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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