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2019年11月10日

BP算法推导python实现

摘要： def sigmoid(inX): return 1.0/(1+exp(-inX)) '''标准bp算法每次更新都只针对单个样例，参数更新得很频繁sdataSet 训练数据集labels 训练数据集对应的标签标签采用one-hot编码(一位有效编码)，例如类别0对应标签为[1,0],类别1对应标签为 阅读全文

posted @ 2019-11-10 15:04 limingqi 阅读(580) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月7日

分布函数,概率，离散，连续

摘要： 落实好数学公式的推导，以应用的角度思考数学。继续补充概率论知识和数理统计知识 阅读全文

posted @ 2019-11-07 22:42 limingqi 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月6日

损失函数coding

摘要： 损失函数(Loss Function)和成本函数(Cost Function)之间有什么区别？ 在此强调这一点，尽管成本函数和损失函数是同义词并且可以互换使用，但它们是不同的。 损失函数用于单个训练样本。它有时也称为误差函数(error function)。另一方面，成本函数是整个训练数据集的平均损 阅读全文

posted @ 2019-11-06 15:55 limingqi 阅读(334) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月3日

leetcode中二分查找的具体应用

摘要： 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。 如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。 示例 1: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 阅读全文

posted @ 2019-11-03 15:39 limingqi 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑

leetcode中的sql

摘要： 1 组合两张表 组合两张表, 题目很简单, 主要考察JOIN语法的使用。唯一需要注意的一点, 是题目中的这句话, "无论 person 是否有地址信息"。说明即使Person表, 没有信息我们也需要将Person表的内容进行返回。所以我选择使用左外查询, 当然你也可以选择RIGHT OUTER JO 阅读全文

posted @ 2019-11-03 12:01 limingqi 阅读(654) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月2日

样本不平衡的处理

摘要： 分类问题的一个underlying assumption是各个类别的数据都有自己的分布，当某类数据少到难以观察结构的时候，我们可以考虑抛弃该类数据，转而学习更为明显的多数类模式，而后将不符合多数类模式的样本判断为异常/少数类，某些时候会有更好的效果。此时该问题退化为异常检测（anomaly dete 阅读全文

posted @ 2019-11-02 18:12 limingqi 阅读(2272) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年10月31日

softmax推导以及多分类的应用

摘要： 阅读全文

posted @ 2019-10-31 22:51 limingqi 阅读(186) 评论(0) 推荐(0) 编辑

中心极限定理，大数极限定理

摘要： 阅读全文

posted @ 2019-10-31 22:48 limingqi 阅读(214) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年10月27日

pearson相关系数的介绍

摘要： 阅读全文

posted @ 2019-10-27 10:33 limingqi 阅读(538) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年10月23日

sklearn.metrics中的评估方法介绍（accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix）

摘要： 1 accuracy_score：分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。常常误导初学者：呵呵。 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pre 阅读全文

posted @ 2019-10-23 22:47 limingqi 阅读(11033) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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