【478】Victor Zhou深度学习链接
摘要：An Introduction to Neural Networks Build your first neural network with Keras An Introduction to Convolutional Neural Networks Natural Language Proces
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posted @ 2020-09-02 23:13
随笔分类 - AI Related
Artificial Intelligence Machine Learning Deep Learning NLP
【471】Keras 深度神经网络实现
摘要：参考：Keras 中文文档 参考：开始使用 Keras Sequential 顺序模型 Keras 的核心数据结构是 model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是 Sequential 顺序模型，它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函数式 API，它允许构建任意的神
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posted @ 2020-06-20 08:21
【468】存储数据变量 — pickle 模块
摘要：参考：python pickle 模块的使用 用于 python 中特有的类型数据存储。接触这个模块是看深度学习的时候，将训练后的权重参数通过 pickle 存储，然后之后再用的时候可以通过 pickle 在提取，很方便。主要是四个方法： pickle.dump(obj, file, protoco
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posted @ 2020-05-29 14:24
【466】准确率(precision)、召回率(recall)、F值
摘要：参考：如何解释召回率与精确率？ 参考：推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) 参考：机器学习性能评估指标 True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数.
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posted @ 2020-05-24 00:27
【455】Python 徒手实现 卷积神经网络 CNN
摘要：参考：CNNs, Part 1: An Introduction to Convolutional Neural Networks 参考：CNNs, Part 2: Training a Convolutional Neural Network 目录 1. 动机（Motivation） 通过普通的神
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posted @ 2020-01-09 14:26
【454】ML-DL相关链接
摘要：GD(梯度下降)和SGD(随机梯度下降) 机器学习中的Bias和Variance 机器学习之判别式模型和生成式模型 笔记 | 什么是Cross Entropy 熵与信息增益 简单谈谈Cross Entropy Loss Softmax 和 Softmax-loss的推演 Victor Zhou Bl
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posted @ 2019-12-16 11:18
【453】周志华-机器学习-读书笔记
摘要：1 目录 [TOC] 一、专业术语 & 公式 1. ground truth 标定好的真实数据（标准答案） "机器学习里经常出现ground truth这个词，能否准确解释一下？ 非理的回答 知乎" 在有监督学习中，数据是有标注的，以(x,t)的形式出现，其中x是输入数据，t是标注。正
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posted @ 2019-11-19 10:42
【446】Deep Learning
摘要：ref: 深度学习基础介绍 机器学习19 神经网络NN算法 ref: 深度学习基础介绍 机器学习11 神经网络算法应用上 ref: 深度学习基础介绍 机器学习12 神经网络算法应用下 ref: 神经网络NN算法(应用篇) 1. 组成部分：输入层（input layer），隐藏层（hidden lay
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posted @ 2019-11-01 19:52
【445】Markdown Syntax
摘要：ref: Markdown基本语法 ref: Markdown Guide ref: Markdown Cheatsheet ref: Markdown Tutorial Lists Basic Syntax The Markdown elements are outlined in John Gr
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posted @ 2019-10-24 07:41
【439】Tweets processing by Python
摘要：参数说明： coordinates：Represents the geographic location of this Tweet as reported by the user or client application. The inner coordinates array is forma
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posted @ 2019-09-24 08:56
【373】LabelEncoder 相关
摘要：OneHotEncoder独热编码和 LabelEncoder标签编码 pandas.DataFrame.groupby
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posted @ 2019-02-21 08:30
【372】Kaggle 相关经验
摘要：参考：机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 参考：Kaggle泰坦尼克特征工程和模型融合 『解决一个问题的方法和思路不止一种』『没有所谓的机器学习算法优劣，也没有绝对高性能的机器学习算法，只有在特定的场景、数据和特征下更合适的机器学习算法。』 Kaggle上的大神们，也分享过一
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posted @ 2019-02-15 15:06
【371】Twitter 分类相关
摘要：Bag-of-words model：就是将句子打散成单词的集合。 N-gram model：同上，只是按照 n 进行顺序组合。 参考：机器学习实战教程（四）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器 留言板侮辱与非侮辱的分类举例 参考：利用机器学习算法进行特朗普twitter的主题分析 数据获取：Twitte
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posted @ 2019-02-12 13:55
【368】相关术语说明
摘要：Vector Space Model：向量空间模型 参考: 向量空间模型(Vector Space Model)的理解 TF-IDF 参考: TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 参考: TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章 参考: TF-IDF与余弦相似性的应用（三）
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posted @ 2019-02-04 08:25
【367】通过 python 实现 SVM 硬边界 算法
摘要：参考: 支持向量机整理 SVM 硬边界的结果如下: $$min \quad \frac{1}{2} \sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^m \alpha_i\alpha_jy_iy_j \vec x_i \vec x_j - \sum_{i=1}^m\alpha_i\\s.t. \quad
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posted @ 2019-02-03 15:42
【366】通过 python 求解 QP 问题
摘要：参考: 9.3 凸优化 · 如何在 Python 中利用 CVXOPT 求解二次规划问题 参考: Quadratic Programming - Official website 步骤如下: 首先安装 cvxopt library 将问题化成标准 QP 问题, 得到 P/q/G/h/A/b 直接利用
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posted @ 2019-02-03 13:03
【365】拉格朗日乘子法与KKT条件说明
摘要：参考：知乎回答 - 通过山头形象描述 参考：马同学 - 如何理解拉格朗日乘子法？ 参考: 马同学 - 如何理解拉格朗日乘子法和KKT条件？ 参考：拉格朗日乘数 - Wikipedia 自己总结的规律 梯度为0, 其实就是说明里面每一个参数的偏导数都为0. 拉格朗日乘子法是对于等式约束. KKT条件是
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posted @ 2019-02-01 15:20
【364】SVM 通过 sklearn 可视化实现
摘要：先看下效果图：
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posted @ 2019-01-29 16:41
【361】机器学习常见算法
摘要：一、线性回归（Linear Regression） 参考：机器学习实战教程（十一）：线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄（局部加权线性回归） 参考：线性回归原理小结 - 刘建平 参考：scikit-learn 线性回归算法库小结 - 刘建平 参考：通过一个例子快速上手矩阵求导 步骤：自我理解 1. 回归方程
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posted @ 2019-01-26 15:36
【359】scikit learn 官方帮助文档
摘要：官方网站链接 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier sklearn.tree.DecisionTreeClassifier sklearn.naive_bayes.MultinomialNB sklearn.linear_model.LogisticRegre
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posted @ 2019-01-25 14:14
