西瓜书学习笔记系列

西瓜书第五章笔记及答案——神经网络

目录第5章神经网络5.1神经元模型5.2感知机和多层网络5.3误差逆传播算法5.4全局最小和局部极小5.5其他常见神经网络5.5.1RBF网络5.5.2ART网络5.5.3SOM网络5.5.4级联相关网络5.5.5Elman网络5.5.6Boltzmann机5.6深度学习习题5.1试述将线性函数f(x)=wTxf(x)=w^{T}xf(x)=wTx用作神经元激活函数的缺陷5.2试述使用图5.2(b
菜要多训练·2022-06-27 13:12

西瓜书第五章——神经网络

西瓜书第五章——神经网络前言一、感知机1.1、感知机模型1.1.1、M-P神经元模型1.1.2、神经元激活函数1.1.3、感知机模型1.2、感知机策略1.3、感知机学习算法二、神经网络（NN，neuralnetwork
hitsugaya837·2022-06-27 13:12

西瓜书学习笔记——第一章&第二章

文章目录前言第一章绪论1.1机器学习发展历史1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差参考资料前言本文为学习西瓜书和南瓜书的学习记录笔记
路拾遗37·2022-06-27 13:11

datawhale西瓜书打卡——第五章神经网络

提示：所有图片都截取自周志华的《机器学习》转眼又又是打卡截点，还剩三小时了，金戈铁马，浴血奋战。冲。第五章，神经网络。这个词太熟了，这年头机器学习、深度学习、神经网络可以说是家喻户晓了，但这三者分别是什么，有什么区别，相信大家并不能立马给出答案。OK，那就逐个击破，今天来看看神经网络到底是个啥东西。同样的，学习任何概念之前，问问这个东西是什么？有什么作用？如何起作用的？那神经网络是什么呢？先不看书
山泼黛·2022-06-27 13:41

西瓜书学习笔记 —— 第5章 神经网络

1神经元模型神经网络（neuralnetworks）：“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应”。神经网络最基本的成分是神经元（neuron）模型，neuron亦称unit。如果某神经元的点位超过了一个“阈值”（threshold），那么它就会被激活。“M-P神经元模型”：y=f(x)y=f(x)y=f(x)为’'激活函
创可不能贴·2022-06-27 13:41

机器学习（西瓜书）第5章神经网络知识详解

引入神经网络（neuralnetworks)是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统所作出的交互反应。我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”，或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。目录5.1神经元模型5.2激活函数5.3感知机与多层网络5.3.1感知机（线性可分）5.3.2多层网络5.4误差逆传播算法5.4.1梯度下降法5.4.2
香蕉牛奶小栗子·2022-06-27 13:40

活用西瓜书——sklearn包中的神经网络分类器MLPClassifier的使用

引言最近在读西瓜书，查阅了多方资料，恶补了数值代数、统计概率和线代，总算是勉强看懂了西瓜书中的公式推导。
berrymusic·2022-06-27 13:39

机器学习西瓜书——第五章 神经网络

文章目录西瓜书笔记1.神经元模型2.感知机与多层网络3.误差逆传播算法4.全局最小与局部极小5.其他常见神经网络5.1RBF网络5.2ART网络5.3SOM网络5.4级联相关网络5.5Elman网络5.6Boltzmann
一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:09

周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记（五） ———— 第五章 神经网络

周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（五）————第五章神经网络什么是神经网络神经网络的结构输入层、隐含层和输出层激活函数权重偏置损失函数神经网络原理正向传播负向传播什么是神经网络神经网络起源于生物神经元的生物原理
River_J777·2022-06-27 13:09

周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记（六） ———— 第五章 神经网络 课后习题5.5 python实现 pytorch

周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（六）————第五章神经网络python代码pytorch伪代码手工搭建Pytorch搭建作为神经网络中最为广泛使用的BP神经网络，本文使用西瓜数据集3.0
River_J777·2022-06-27 13:38

【一起啃西瓜书】机器学习-期末复习（不挂科）

【一起啃西瓜书】机器学习-期末复习（不挂科）前言试卷题型第一章：绪论一般过程任务数据训练集验证集监督学习无监督学习半监督学习第二章：模型评估与选择欠拟合与过拟合评估方法性能度量错误率&精度查准率&查全率交叉验证第三章
ZSYL·2022-06-27 07:13

计算机视觉论文-2021-09-09

本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年9月9日，来源：paperdigest欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！
SophiaCV·2022-06-27 07:38

机器学习爬大树之决策树（ID3,C4.5）

自己自学机器学习的相关知识，过了一遍西瓜书后准备再刷一遍，后来在看别人打比赛的代码时多次用到XGBoost，lightGBM，遂痛下决心认真学习机器学习关于树的知识，自己学习的初步流程图为：决策树（ID3
Destiny_blue·2022-06-26 07:12

机器学习（西瓜书）-线性回归模型

线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题笔记的前一部分主要是对机器学习预备知识的概括，包括机器学习的定义/术语、学习器性能的评估/度量以及比较，本篇之后将主要对具体的学习算法进行理解总结，本篇则主要是第3章的内容–线性模型。3.1基本形式谈及线性模型，其实我们很早就已经与它打过交道，还记得高中数学必修3课本中那个顽皮的“最小二乘法
桃子酱紫君·2022-06-26 07:19

【图论——第六讲】Floyd算法求多源最短路问题

ฅ(๑˙o˙๑)ฅ大家好,欢迎大家光临我的博客：面向阿尼亚学习算法学习笔记系列持续更新中~文章目录一、前言二、Floyd算法最后一、前言单源最短路，指的是求一个点，到其他所有点的最短距离。
quicklysleep·2022-06-18 01:23

java实现基于IO流存取信息的【学生成绩管理系统】

ฅ(๑˙o˙๑)ฅ大家好,欢迎大家光临我的博客：面向阿尼亚学习算法学习笔记系列持续更新中~文章目录一、前言二、学生成绩管理系统三、学生成绩管理系统功能展示运行窗口展示⭐添加学生并储存信息⭐保存到文件⭐读取文件到集合
quicklysleep·2022-06-18 01:23

算法竞赛常用库函数整理

ฅ(๑˙o˙๑)ฅ大家好,欢迎大家光临我的博客：面向阿尼亚学习算法学习笔记系列持续更新中~文章目录前言一、#include头文件sort排序函数next_permutation()全排列函数swap交换函数
quicklysleep·2022-06-18 01:22

【算法基础——第六讲】排序

ฅ(๑˙o˙๑)ฅ大家好,欢迎大家光临我的博客：面向阿尼亚学习算法学习笔记系列持续更新中~文章目录一、前言二、排序算法的介绍三、排序算法的运用1.快速排序模板2.冒泡排序模板3.归并排序模板4.选择排序模板
quicklysleep·2022-06-18 01:52

【c++STL——第一讲】vector系列 (常用知识点总结)

ฅ(๑˙o˙๑)ฅ大家好,欢迎大家光临我的博客：面向阿尼亚学习算法学习笔记系列持续更新中~文章目录一、前言二、vector的定义三、vector的常用函数四、vector的遍历方法最后一、前言在C++中
quicklysleep·2022-06-18 01:52

【c++STL——第十讲】bit set系列 (常用知识点总结)

ฅ(๑˙o˙๑)ฅ大家好,欢迎大家光临我的博客：面向阿尼亚学习算法学习笔记系列持续更新中~文章目录一、前言二、bitset的定义三、bitset的基本运算四、bitset的常用函数五、bitset的作用最后一
quicklysleep·2022-06-18 01:52

2022年十三届蓝桥杯国赛将至，来看看去年蓝桥杯C++b组国赛题目如何

ฅ(๑˙o˙๑)ฅ大家好,欢迎大家光临我的博客：面向阿尼亚学习算法学习笔记系列持续更新中~文章目录一、前言二、2021年蓝桥杯c++b组国赛真题目录A:带宽[5分]思路⭐AC代码B纯质数(5分)思路⭐AC
quicklysleep·2022-06-18 01:17

西瓜书阅读笔记（一） ------模型评估与选择

绪论就先略过了qaq##1.经验误差与过拟合错误率（errorrate）：分类错误的样本数占样本总数的比例(\(E=a/m\))，相应的$1-a/m$称为精度训练误差(trainingerror)：学习器在训练集上的误差泛化误差(generalizationerror)：学
辛几何旋律·2022-06-15 20:00

高并发服务器的限制有哪些,如何提高并发量

目录前言并发量限制因素(五元组)准备测试并发量思考局限如何打破超时连接问题何在connectiontimeout的解决办法实际开发中的处理方案文章小结前言本文纯粹就是小杰学习后端服务器开发的一个学习笔记系列
小杰312·2022-06-08 20:38

计算机视觉论文-20210223

本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年2月23日，来源：paperdigest欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！
SophiaCV·2022-06-06 07:04

进阶学习

准备在三个半月时间内学完这些课程大数据1、厦大林子雨——网易云课堂2【就业课】大数据+项目实战——网易云课堂付费机器学习1、中国大学MOOC网—人工智能2、西瓜书+南瓜书（西瓜书公式推导版）3、邱锡鹏-
weixin_30666753·2022-05-25 10:54

使用基尼指数划分属性的决策树（CART）

本文是在之前基础上的修改，所以如果有问题可以看西瓜书中的决策树算法实现（ID3）这篇文章。CART决策树由[Breimanetal.]在1984年提出。其使用”基尼指数“用来划分属性。
大侠isme·2022-05-24 07:47

【机器学习】西瓜书目录

全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。python在机器学习中要熟悉的库及帮助文档：Matplot
AllBull·2022-05-21 07:02

《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 第二章 模型评估与选择

机器学习周志华学习笔记总目录世上只有一种投资是只赚不赔的，那就是学习。当你的的能力还驾驭不了你的目标时，就应该沉下心来历练；当你的才华撑不起你的野心时，就应该静下心来学习第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率(ErrorRate):分类错误的样本数占样本总数的比例.如果在m个样本中,有a个样本分类错误,则错误率E=amE=\frac{a}{m}E=ma.精度(Accuracy):精度=1
Sundm@lhq·2022-05-20 17:15

机器学习（西瓜书）笔记第二章 模型评估与选择

二、模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占总样本数的比例。精度：精度=1-错误率。误差（error）：学习器实际的预测输出与样本的真实输出之间差异。在训练集上的误差称为“训练误差”（trainingerror）或“经验误差”（empiricalerror），在测试集上的误差称为“泛化误差”（generalizationerror）。我们的目的是得到泛化误差小的学习器。过拟合
刘爱然·2022-05-20 17:45

《机器学习》二刷超详细笔记| 第二章 模型评估与选择

博主在4月学完西瓜书时，一头雾水，觉得还是一知半解。
振华OPPO·2022-05-20 17:44

西瓜书第二章笔记及答案——模型评估与选择

目录第2章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.2.1留出法2.2.2交叉验证法2.2.3自助法2.2.4调参与最终模型2.3性能度量2.3.1错误率和精度2.3.2查准率、查全率与F12.3.3ROC与AUC2.3.4代价敏感错误率与代价曲线2.4比较检验2.5偏差与方差习题2.12.22.32.42.52.62.72.82.92.10第2章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错
菜要多训练·2022-05-20 17:44

西瓜书笔记--第二章 模型评估与选择

2.1经验误差过拟合欠拟合首先依旧给出一些定义：1、错误率（errorrate）：分类错误的样本数占样本总数的比例2、精度（accuracy）：1-错误率3、训练误差/经验误差（empiricalerror）：学习器在训练集上的误差4、泛化误差：学习器在新样本上的误差我们希望的是在新样本上表现的很好的学习器，所以目标为使泛化误差尽可能的小，但是我们靠训练集上的数据只能做到减小经验误差，以求能达到学
mi1kyy·2022-05-20 17:13

西瓜书学习笔记---第二章 模型评估与选择

目录一、题目要求二、数据集介绍三、十折交叉验证3.1支持向量机模型3.2决策树模型四、模型评估4.1混淆矩阵4.2查准率P4.3查全率4.4F1-Score4.5P-R曲线4.6ROC曲线4.7AUC值五、交叉验证T检验六、运行结果七、附件一、题目要求选取某UCI分类数据集，划分数据集，用10折交叉验证，选用两个现成的分类算法（或者一个算法、参数不同），得到分类模型A和B，给出交叉验证预测结果。对
MCMer·2022-05-20 17:12

西瓜书《机器学习》阅读笔记之第二章模型评估与选择

第2章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率、精度如果在m个样本中有α个样本分类错误，则错误率E=α/m;相应的，1-α/m称为”精度“；[P22]误差(训练误差、泛化误差)把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为**“误差”(error)**；学习器在训练集上的误差称为"训练误差"(trainingerror)或"经验误差"(empiricalerror)在新样本上的误差称为“泛
Honyelchak·2022-05-20 17:42

西瓜书《学习笔记》-第二章模型评估与选择（未完待续）

涉及概念过拟合：当学习器把训练样本学的“太好”了的时候，很可能已经把训练样本本身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降。（简单来说就是机器已经悟透了训练集，但是它不知道这个只适用于训练集，而不是所有的样本，就会导致它在其他样本上的效果不理想，即泛化性能下降）验证集：模型评估与选择中用于评估测试的数据集常称为“验证集”。性能度量：衡量模型泛化能力的评价标准。错误率：
二进制多了2·2022-05-20 17:42

西瓜书(机器学习 周志华)读书笔记--第一章 绪论

1.1引言略1.2基本术语1.2.1数据集相关的基本概念假定我们收集了一批关于西瓜的数据，例如(色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=浊响)，(色泽=乌黑;根蒂=稍蜷;敲声=沉闷)，(色泽=浅自;根蒂=硬挺;敲声=清脆)，……，每对括号内是一条记录，"="，意思是"取值为".数据集(dataset)这组记录的集合称为一个"数据集"(dataset).示例(instance)或样本(sample)其中每条记
xhtxzwj·2022-05-18 07:53

机器学习基础（3）—— 泛化能力、过拟合与欠拟合

参考：西瓜书第二章李航《统计学习方法（第二版）》第一章文章目录1.训练误差、测试误差与泛化性能1.1训练误差与测试误差1.2泛化能力1.2.1泛化误差1.2.2泛化误差上界2.过拟合和欠拟合2.1基础概念
云端FFF·2022-05-18 07:22

机器学习吃瓜（西瓜、南瓜书）笔记task01-第一、二章

西瓜书第1章和第2章主要是讲一些基本概念和术语，大家自己看就好，不过第1章和第2章有一些知识点可以跳过不看，这些知识点在没有学过后面章节的具体机器学习算法之前较难理解，下面我将其划出来：第1章：【1.4
Alex好好干饭·2022-05-18 07:10

吃瓜笔记--西瓜书学习笔记一二章

第一章绪论1.1引言机器学习定义：它致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。机器学习所研究的主要内容：关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即“学习算法”。本书中模型泛指从数据中学得的结果。1.2基本术语数据数据集（dataset）：一
qq_43458346·2022-05-18 07:33

周志华 机器学习 吃瓜教程 第1章 学习笔记

第一章绪论1.1引言西瓜书中用“模型”泛指从数据中学得的结果。
越努力い越幸运·2022-05-18 07:00

计算机视觉论文-2021-09-15

本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年9月15日，来源：paperdigest欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！
SophiaCV·2022-05-18 07:50

【吃瓜教程】周志华西瓜书课后习题第一章答案

第一章1.1表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间。编号色泽根蒂敲声好瓜（标记）1青绿蜷缩浊响是Y4乌黑稍蜷沉闷否N知识储备：假设空间：所有假设组成的空间版本空间：与训练集一致的假设集合从假设空间到版本空间算法大致如下：1.删除与正例不一致的假设且删除与反例一致的假设2.删除与正例不一致的假设3.删除与反例一致的假设具体选择哪种算法可以堪称是归纳偏好的范畴解：已知数据集D中
MaxQuYY·2022-05-18 07:18

西瓜书学习笔记--第一章 绪论

第一章绪论1.1引言做出有效预判的前提是经验的积累，经验可以使我们对新情况做出有效的预测机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能计算机中经验通常以数据形式存在机器学习研究的主要内容：在计算机上从数据中产生模型（model）的算法，即学习算法(learningalgorithm)将经验数据提供给学习算法，它就能基于这些数据产生模型机器学习的形式化定义：假设用P来评估计算机程
Dove_Dan·2022-05-18 07:18

西瓜书----初识机器学习

西瓜书是我学习机器学习的入门书，之前看过一遍，但是感觉很多地方囫囵吞枣，现在打算再仔仔细细学一遍，同时分享自己的心得笔记，希望也可以帮到一些小白。
杰杰哒来了·2022-05-15 07:12

（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（2-0）第二章 模型评估与选择

（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（2-0）第二章模型评估与选择文章目录（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（2-0）第二章模型评估与选择概括2.1经验误差与过拟合一些名词术语过拟合与欠拟合
JingYuJingYuJingYu·2022-05-13 07:19

计算机视觉论文-2021-06-10

本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年6月10日，来源：paperdigest欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！
SophiaCV·2022-05-04 07:13

计算机视觉论文-2021-06-08

本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年6月8日，来源：paperdigest欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！
SophiaCV·2022-05-04 07:13

西瓜书--第六章.支持向量机（SVM）

目录目录一、硬间隔与支持向量1、线性可分支持向量机2、函数间隔与几何间隔样本点与超平面是保持着一定函数距离的，通过超平面方程和函数距离，以计算其距离，得到两条边界函数wx+b=1和wx+b=-1进而分类。函数间隔：几何间隔：3、间隔最大化二、对偶问题拉格朗日乘子法：三、核函数1、线性不可分2、核函数四、软间隔与正则化软间隔（含线性支持向量机）：五、支持向量回归六、核方法1、核方法2、非线性支持向量
啊四战斗霸·2022-05-02 07:33

西瓜书--第五章.神经网络

人工神经网络（ANN）：模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。一、神经元一个神经元通常具有多个树突。主要用来接收传入信息，而轴突只有一条。轴突可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢与树突产生连接，从而传递信号，这个连接则对应着一个权重；权重的值称为权值，这是需要训练得到的。即每个连接线对应一个不同的权重。神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输
啊四战斗霸·2022-05-02 07:33

西瓜书--第四章.决策树

今日请允许我直奔主题吧！决策树：从训练集中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。在做决策树的时候，一般会经历两个阶段：构造和剪枝。那么构造树就是生成一颗完整的决策树，也就是说，构造的过程中选择上面数学作为节点；在此过程中存在有三种节点，分别是根节点（代表测试条件）、内部节点（代表测试结果）和叶节点（代表分类后的分类标记）；内部节点表示一个特
啊四战斗霸·2022-05-02 07:03
上一页 22 23 24 25 26 27 28 29 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他