摘要:
一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放公式为:(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。实现时,有两种不同的方式:使用sklearn.preproc... 阅读全文
摘要:
在数理统计学中,似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用,如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近,都是指某种事件发生的可能性,但是在统计学中,“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在... 阅读全文
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前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相... 阅读全文
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好久没有写 blog 了,一来是 blog 下线一段时间,而租 DreamHost 的事情又一直没弄好;二来是没有太多时间,天天都跑去实验室。现在主要折腾 Machine Learning 相关的东西,因为很多东西都不懂,所以平时也找一些资料来看。按照我以前的更新速度的话,这么长时间不写 blog ... 阅读全文
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本文是“支持向量机系列”的第一篇,参见本系列的其他文章。支持向量机即Support Vector Machine,简称 SVM 。我最开始听说这头机器的名号的时候,一种神秘感就油然而生,似乎把 Support 这么一个具体的动作和 Vector 这么一个抽象的概念拼到一起,然后再做成一个 Machi... 阅读全文
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涉及问题:1.每个图如何卷积:(1)一个图如何变成几个?(2)卷积核如何选择?2.节点之间如何连接?3.S2-C3如何进行分配?4.16-120全连接如何连接?5.最后output输出什么形式?①各个层解释: 我们先要明确一点:每个层有多个Feature Map,每个Feature Map通过一种卷... 阅读全文
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人脸验证算法Joint Bayesian详解及实现(Python版)Tags: JointBayesian DeepLearning Python本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处。还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正。博客虽水,然亦博主之苦劳也。如对代码有兴趣的请移步我的Github... 阅读全文
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本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介。经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载。一、多层感知机(ML... 阅读全文
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Stochastic Gradient Descent (SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降(SGD)的学习方法时,一般来说有以下几个可供调节的参数:Learning Rate 学习率Weight Decay 权值衰减Momentum 动量Learning Rate Decay 学习率衰减再此之... 阅读全文
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理解dropout注意:图片都在github上放着,如果刷不开的话,可以考虑FQ。转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂... 阅读全文