摘要: original The script is written in Python and the approach I used was to send the file as bytes. There is an IBM tutorial which does the same thing but 阅读全文
posted @ 2018-12-06 09:18 lesleychou 阅读(340) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: yuanwen 0 前言 上”最优化“课,老师讲到了无约束优化的拉格朗日乘子法和KKT条件。 这个在SVM的推导中有用到,所以查资料加深一下理解。 1 无约束优化 对于无约束优化问题中,如果一个函数f是凸函数,那么可以直接通过f(x)的梯度等于0来求得全局极小值点。 为了避免陷入局部最优,人们尽可能 阅读全文
posted @ 2018-09-18 13:11 lesleychou 阅读(476) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 答案来自专栏:机器学习算法与自然语言处理 详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数,以及它的梯度求导过程,整理一下便于分享和交流。 softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多 阅读全文
posted @ 2018-09-17 19:50 lesleychou 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: yuanwen 目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年,克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论,所以也被称为香农熵 (Shannon entropy),信息熵 (infor 阅读全文
posted @ 2018-09-17 18:59 lesleychou 阅读(465) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78091626 不平衡数据的场景出现在互联网应用的方方面面,如搜索引擎的点击预测(点击的网页往往占据很小的比例),电子商务领域的商品推荐(推荐的商品被购买的比例很低),信用卡欺诈检测,网络攻击识别等等。 阅读全文
posted @ 2018-08-30 15:24 lesleychou 阅读(293) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/qq_23291793/article/details/79745262 https://www.cnblogs.com/hushaojun/p/5189109.html 阅读全文
posted @ 2018-08-29 14:02 lesleychou 阅读(98) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)无线通讯的两个重要特征 ——Hidden node problem 双方虽然听不到对方的讯号,但同时传送给相同的对象导致了碰撞(这个时候双方都不知道发生了碰撞) ——Exposed node problem 双方都可以听得到对方的讯号,但同时可以传送给不同的对象(不会发生碰撞) (2)不能像C 阅读全文
posted @ 2018-07-30 08:11 lesleychou 阅读(887) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文地址 https://www.cnblogs.com/bass6/p/5819928.html 安装: [root@ok Desktop]# yum install wireshark* -y 保存tcpdump抓包结果 在wireshark中打开: 我们用tcpdump抓包的时候,默认是显示这 阅读全文
posted @ 2018-07-29 12:34 lesleychou 阅读(1426) 评论(0) 推荐(0) 编辑