tbaofang - 博客园

2018年2月5日

摘要： Sample：样本，数据集中的一条数据。例如图片数据集中的一张图片，语音数据中的一段音频。 Batch：中文为批，一个batch由若干条数据构成。batch是进行网络优化的基本单位，网络参数的每一轮优化需要使用一个batch。batch中的样本是被并行处理的。与单个样本相比，一个batch的数据能更阅读全文

posted @ 2018-02-05 09:15 tbaofang 阅读(6252) 评论(0) 推荐(1) 编辑

机器学习目录

摘要： Kmeans算法交叉熵（Cross-Entropy）随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent ）的公式比较 "sample","batch"和"epoch"都是啥意思？？阅读全文

posted @ 2018-02-05 09:11 tbaofang 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年2月1日

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent ）的公式比较

摘要：梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了。其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数阅读全文

posted @ 2018-02-01 15:42 tbaofang 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑

交叉熵（Cross-Entropy）

摘要：交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈，我们定义事件X=x0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0) 阅读全文

posted @ 2018-02-01 15:14 tbaofang 阅读(383) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月31日

绘制函数用法

摘要：效果如图：阅读全文

posted @ 2018-01-31 14:34 tbaofang 阅读(147) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像平滑与滤波

摘要： 1、blur—均值平滑滤波函数原型：blur(src, ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None) src：图像矩阵 ksize：滤波窗口尺寸 2、GaussianBlur—高斯平滑滤波函数原型：GaussianBlur(src, ksize, 阅读全文

posted @ 2018-01-31 12:31 tbaofang 阅读(598) 评论(0) 推荐(0) 编辑

cv2几个常用函数

摘要： 1、 cv2.imread()：读入图片，共两个参数，第一个参数为要读入的图片文件名，第二个参数为如何读取图片，包括cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图片；cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图片，并包括其alp 阅读全文

posted @ 2018-01-31 10:33 tbaofang 阅读(1068) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月30日

Kmeans算法

摘要：一、Kmeans算法流程： 1.选取K个类中心（首次随机选取） 2.计算每个点到K个类中心的距离 3.把数据点分配给距离最近的一个类中心 4.计算新的类中心（对该类中的所有点取均值） 5.重复234，直至满足终止条件后终止迭代不再有重新分配最大迭代数所有类中心移动小于某一阈值二、Kmean算阅读全文

posted @ 2018-01-30 20:29 tbaofang 阅读(1018) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python中lambda使用

摘要：举个例子如下：可以这样认为,lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，上例的代码x为入口参数，x+1为函数体。在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解。 Python中，也有几个定义好的全局函数方便使用的，filter, map, r 阅读全文

posted @ 2018-01-30 16:53 tbaofang 阅读(5134) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas常用属性及方法

摘要： pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 >>> from pandas import Series, Dat 阅读全文

posted @ 2018-01-30 16:42 tbaofang 阅读(2688) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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