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原文地址：https://www.jianshu.com/p/7a049ae73f56 梯度下降优化基本公式：${\theta\leftarrow\theta \eta\cdot\nabla_\theta{J(\theta)}}$ 一、三种梯度下降优化框架 这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模
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posted @ 2019-05-03 15:38
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/9dacdc88d3ec + Bagging 用于减小方差。 使用训练数据的不同随机子集（大小常等于训练数据，采用不放回的方式进行抽取）来训练每个base model，最后对每个base model进行权重相同的vote。分类问题取众数，
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posted @ 2019-05-03 13:39
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/b8653f8b5b2b 一、Recurrent Neural Network 二、Naive RNN Naive RNN更新参数时易出现梯度消失/爆炸的问题。 三、LSTM + peephole + Naive RNN vs LSTM
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posted @ 2019-05-03 11:55
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/930813af53c7 相同 逻辑回归和朴素贝叶斯都是对条件概率$P(y|X)$进行建模，使得最终的分类结果有很好的解释性。 不同 具体流程 + 逻辑回归： 假设$P(y=1|X)$满足逻辑函数 $$\delta(z)=\frac{1}
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posted @ 2019-05-03 11:17
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/1db700f866ee 问题描述 程序实现 kMeans.py coding:utf 8 from numpy import random from kNN_RBFN import def kMeans(t,k,dataArray):
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posted @ 2019-05-02 23:09
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/4d86d36d6ec6 Roadmap Feature Exploitation Techniques Error Optimization Techniques Overfitting Elimination Techniques M
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posted @ 2019-05-02 23:05
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/51c725131851 Roadmap Linear Network Hypothesis Basic Matrix Factorization Stochastic Gradient Descent Summary of Extrac
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posted @ 2019-05-02 22:59
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/c517880ed9e4 Roadmap RBF Network Hypothesis RBF Network Learning k Means Algorithm k Means and RBF Network in Action Su
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posted @ 2019-05-02 22:52
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/ddd4deede329 Roadmap Deep Neural Network Autoencoder Denoising Autoencoder Principal Component Analysis Summary
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posted @ 2019-05-02 22:44
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/7ff6fd6fc99f 问题描述 程序实现 13 15 coding:utf 8 decision_tree.py import numpy as np def ReadData(dataFile): with open(dataFil
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