随笔档案「2018年5月」 - 曾先森在努力

摘要：博文的翻译和实践： Understanding Stateful LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras正文一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM)。它使用广泛，因为它的架... 阅读全文

posted @ 2018-05-29 11:06 曾先森在努力阅读(1499) 评论(0) 推荐(0)

摘要：集成学习简介集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心。集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能，这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果。这也是集... 阅读全文

posted @ 2018-05-24 12:11 曾先森在努力阅读(1116) 评论(0) 推荐(0)

摘要：概述GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SV... 阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:40 曾先森在努力阅读(4083) 评论(0) 推荐(0)

摘要：CART决策树又称分类回归树，当数据集的因变量为连续性数值时，该树算法就是一个回归树，可以用叶节点观察的均值作为预测值；当数据集的因变量为离散型数值时，该树算法就是一个分类树，可以很好的解决分类问题。但需要注意的是，该算法是一个二叉树，即每一个非叶节点只能引伸出两个分... 阅读全文

posted @ 2018-05-09 14:43 曾先森在努力阅读(2320) 评论(0) 推荐(0)

摘要：SVM分类，就是找到一个平面，让两个分类集合的支持向量或者所有的数据（LSSVM）离分类平面最远；SVR回归，就是找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。SVR是支持向量回归(support vector regression)的英文缩写，是支持向量... 阅读全文

posted @ 2018-05-09 12:29 曾先森在努力阅读(15536) 评论(0) 推荐(1)

摘要：首先我们需要明确一个概念，我们讨论的线性或者非线性针对的是自变量的系数，而非自变量本身，所以这样的话不管自变量如何变化，自变量的系数如果符合线性我们就说这是线性的。所以这里我们也就可以描述一下多项式线性回归。由此公式我们可以看出... 阅读全文

posted @ 2018-05-09 11:27 曾先森在努力阅读(536) 评论(0) 推荐(0)

摘要：线性回归是最贴近生活的数据模型之一简单的线性回归简单的线性回归公式如下：从公式中我们可以看出，简单线性回归只有一个自变量x1，b1是自变量的系数，y是因变量。x1可能是连续型或者离散型的数据，所以我们需要通过x1找出最合适的系数b1从而得到关于因变量y的曲线。我们下面... 阅读全文

posted @ 2018-05-09 10:58 曾先森在努力阅读(637) 评论(0) 推荐(0)

摘要：深度学习中的weight initialization对模型收敛速度和模型质量有重要影响！在ReLU activation function中推荐使用Xavier Initialization的变种，暂且称之为He Initialization：import nump... 阅读全文

posted @ 2018-05-07 17:17 曾先森在努力阅读(4250) 评论(0) 推荐(1)

摘要：写在前面：本文原载于how-to-start-a-deep-learning-project，并且在机器之心上有翻译（如何从零开始构建深度学习项目？这里有一份详细的教程）。忽略中英文的标题，因为这并非是一个入门的详细教程，而是在深度学习应用中各个步骤阶段上经验汇总，写... 阅读全文

posted @ 2018-05-07 15:16 曾先森在努力阅读(899) 评论(0) 推荐(0)

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