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coursera机器学习笔记
机器学习笔记
(4)——朴素贝叶斯
NaiveBayes朴素贝叶斯网络是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率论和统计知识进行分类。其原理是利用贝叶斯公式根据样本的先验概率来计算其后验概率(即样本属于某一类的概率),然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类别。朴素贝叶斯分类以概率论为基础,有坚实的数学基础,以及稳定的分类效率,其优点是算法简单,在数据较少的情况下仍然准确。理论上朴素贝叶斯分类有最小的
Lyndon_zheng
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2022-12-11 23:49
机器学习
朴素贝叶斯
Python
机器学习笔记
(六)——朴素贝叶斯构建“饥饿站台”豆瓣短评情感分类器
前文回顾上一篇文章介绍了朴素贝叶斯算法的相关知识,包括以下几方面:朴素贝叶斯算法的基本原理公式推导贝叶斯准则(条件概率公式)构建训练、测试简易文本分类算法拉普拉斯平滑修正其中公式推导这一部分较为重要,利用条件概率解决问题也是朴素贝叶斯的基本思想,所以理解贝叶斯准则如何得到,以及如何应用十分重要,也是后期构建算法的基础。现实生活中朴素贝叶斯算法应用广泛,如文本分类,垃圾邮件的分类,信用评估,钓鱼网站
奶糖猫Esong
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2022-12-11 23:47
机器学习
算法
机器学习
python
机器学习笔记
——朴素贝叶斯
朴素贝叶斯主要思想主要用于分类,是基于贝叶斯估计和特征向量独立性假设的生成模型朴素贝叶斯模型根据训练集,首先学习先验概率分布P(Y=ck),k=1,2,...,KP(Y=c_k),k=1,2,...,KP(Y=ck),k=1,2,...,K,然后学习到条件概率分布P(X=x∣Y=ck)=P(X(1)=x(1),...,X(n)=x(n)∣Y=ck),k=1,2,...,KP(X=x|Y=c_k)=
tifa1989haha
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2022-12-11 23:46
机器学习
机器学习笔记
5——朴素贝叶斯算法
在上一讲中,我们了解到了朴素贝叶斯以及laplace平滑。这一小节中,我们将要改进朴素贝叶斯算法。原有的朴素贝叶斯中的特征值xi是只取0和1两个值,现在要对朴素贝叶斯进行一般化,以适应于特征值取值范围为{1,2,...,k}这种情况。一般化过程中,对p(xi|y)的建模不再是简单的伯努力而是多项式分布。事实上,即使原始的输入特征是连续的值,也可以将它离散化,将它们分为几组离散值,然后再使用朴素贝叶
万能滴小笼包
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2022-12-11 23:46
机器学习
机器学习
支持向量机
机器学习笔记
(三)朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类一、贝叶斯分类贝叶斯分类是一类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。先验概率根据以往的经验和分析得到的概率,用P(Y)来代表在没有训练数据前假设Y拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的时间来分析得到的概率。以P(Y|X)代表假设X成立的情况下观察Y数据的概率,因为它反映了在看到训练数据X后Y成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条
Daum SHEN
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2022-12-11 23:08
机器学习
机器学习
人工智能
算法
朴素贝叶斯算法
西瓜书
机器学习笔记
——朴素贝叶斯
机器学习笔记
——朴素贝叶斯引例问题:现在周同学想购买一杯奶茶,如何判断奶茶是好喝(Y)还是不好喝(N)。概念为了判断奶茶好不好喝,引入四个特征:甜度、牛奶、冰块、茶叶。
Erik_Won
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2022-12-11 23:36
机器学习
人工智能
概率论
pytorch笔记:搭建简易CNN
CNN的理论部分可见
机器学习笔记
:CNN卷积神经网络_刘文巾的博客-CSDN博客1导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotasplt2
UQI-LIUWJ
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2022-12-11 21:51
pytorch学习
python
深度学习
pytorch
机器学习笔记
————人工神经网络(1)————感知器算法
感知器是人工神经网络中的一种典型结构,它的主要的特点是结构简单,对所能解决的问题存在着收敛算法,并能从数学上严格证明,从而对神经网络研究起了重要的推动作用。1957年,FrankRosenblatt从纯数学的角度,指出能够从一些输入输出对(X,y)中通过学习算法获得权重ω和b。问题:给定一些输入输出对(X,y),其中y=+1或-1,求一个函数,使:f(X)=y感知器算法:设定f(X)=sign(ω
Eugene丶SHAO
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2022-12-11 19:03
机器学习
算法
神经网络
机器学习
李宏毅
机器学习笔记
-07 深度学习简介(Brief Introduction of Deep Learning)
深度学习从12年开始,谷歌公司内部使用深度学习技术的project成指数增长。深度学习的历史:1958:Perceptron(linearmodel)感知机(Perceptron)非常像我们的逻辑回归(LogisticsRegression)只不过是没有sigmoid激活函数。1969:Perceptronhaslimitation1980s:Multi-layerperceptronDonoth
小花024
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2022-12-11 18:18
李宏毅
Machine
Learning
深度学期
全连接层
前馈神经网络
矩阵运算
李宏毅
机器学习笔记
-6 深度学习简介(Brief Introduction of Deep Learning)
BriefIntroductionofDeepLearning-深度学习简介1.前言deeplearning在近些年非常热门,从2012年开始,深度学习的应用数目几乎是呈指数增长的。深度学习的发展史如下图:2.深度学习的步骤2.1第一步:定义一个神经网络神经网络由神经元组成,每个神经元如上图所示,每个神经元都有一个bias和一个function,每条输入的边都有一个weight。假设这个神经元的输
MemoryD
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2022-12-11 17:33
机器学习
机器学习
深度学习
神经网络
笔记
吴恩达
Coursera
深度学习课程 course2-week2 优化方法 作业
P0前言第二门课:ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparameterturing,RegularizationandOptimization(改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化)第二周:Optimizationalgorithms(优化算法)主要知识点:Mini-batch梯度下降、指数加权平均、Momentum梯度下降、RMSprop、Adam优化算法
ASR_THU
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2022-12-11 14:25
吴恩达
深度学习作业
吴恩达深度学习课程作业
优化算法
mini-batch
梯度下降算法
RMSprop
Adam优化
Assignment | 02-week2 -Optimization Methods
-ZJ
Coursera
课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处:ZJ微信公
ZJ_Improve
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2022-12-11 13:13
深度学习
吴恩达-
Assignment
汇总
深度学习
吴恩达
深度学习
momentum
mini-batch
adam
Stanford
机器学习笔记
-10. 降维(Dimensionality Reduction)
转自:http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5522054.html10.DimensionalityReductionContent10.DimensionalityReduction10.1Motivation10.1.1Motivationone:DataCompression10.2.2Motivationtwo:Visualization10.2Prin
夏天7788
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2022-12-11 11:40
机器学习之特征
10个国外设计网站(自学设计的童鞋建议收藏)
想要了解更多设计类在线课程网站1、
Coursera
Coursera
与全球一流大学和机构合作提供在线课程,致力于普及全世界最好的教育,课程更偏向概念和理论,包含一些UX设计,交互设计,图形设计。
分享干货的猫
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2022-12-11 07:58
网站搭建
交互
经验分享
李宏毅
机器学习笔记
——13-深度学习介绍
深度学习是一种基于神经网络的学习方式,其发展经历了如下过程:神经网络的基本结构如下,整体分为输入层、中间层和输出层。中间层也叫特征处理。
qq_43389139
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2022-12-11 04:22
李宏毅
机器学习笔记
——回归
课程基于李宏毅老师《机器学习》同时感谢DatawhaleLeeML-Notes的组队学习——五月班级目录模型设计步骤1.模型假设2.模型评估3.模型优化对单个步骤进行优化总结模型设计步骤1.模型假设,主要选择模型框架(线性、非线性等)2.模型评估,判断模型好坏(损失函数LOSS)3.模型优化,筛选最优的模型(梯度下降)1.模型假设通过特征值(单个特征或多个特征)来选择合适的数学模型(一元或多元、线
不玩游戏的小菜鸡
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2022-12-11 04:51
机器学习
深度学习
人工智能
李宏毅
机器学习笔记
——元学习Meta Learning
元学习MetaLearning:学习如何去学习。learntolearn.机器学习步骤总结第一步:第二步:第三步:元学习是什么输入训练资料,通过方法,进行训练。学习这个方法。利用以往的知识经验来指导新任务的学习,具有学会学习的能力。hand_crafted是人设定的意思。元学习步骤第一步:寻找方法要学的参数是Φ。之前这些component都是人定的,元学习里是求这些component.第二步:计算
vincewm
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2022-12-11 04:51
机器学习
机器学习
人工智能
李宏毅
机器学习笔记
——深度学习介绍及反向传播
深度学习介绍及反向传播深度学习的三个步骤第一步——定义模型(NN)第二步——定义模型的好坏第三步——找到较优模型反向传播链式法则具体细节深度学习的三个步骤与之前的回归内容一样,可以概括为三个步骤。第一步——定义模型(NN)像神经元一样,设置输入层、隐藏层和输出层。层与层之间的权重我们用θ\thetaθ表示。“简单来说,深度学习就是有很多个隐藏层的神经网络。”全连接是连接不同的神经元一种方式。当前层
Brandon1017
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2022-12-11 04:20
李宏毅老师的《机器学习》
机器学习
深度学习
转载:Python
机器学习笔记
2
1,什么样的资料集不适合用深度学习?数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集,不适于使用
Angel丿浅浅一笑
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2022-12-10 21:03
机器学习
转载:Python
机器学习笔记
算法分类下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类:问答题问1:协方差和相关性有什么区别?答:相关性是协方差的标准化格式。协方差本身很难做比较。例如:如果我们计算工资(¥)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差。为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量。问2:你认为把分类变量当成连续型
Angel丿浅浅一笑
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2022-12-10 21:33
机器学习
2、
机器学习笔记
之摄像头人脸采集与识别
1、采集人脸数据,用于机器学习importcv2importosv=cv2.VideoCapture(0)face_detector=cv2.CascadeClassifier('./xml/haarcascade_frontalface_alt.xml')filename=1dirname='./images/hlw'writeflag=Falseifnotos.path.exists(dirn
小青蛙呱呱跳
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2022-12-10 19:31
python_pytorch
python
opencv
机器学习笔记
-牛顿法
牛顿法文章目录牛顿法一、梯度下降法的缺点二、牛顿法优化原理三、算法实现总结一、梯度下降法的缺点 上篇博客介绍了梯度下降法的原理,但是没有详细介绍梯度下降法的下降趋势的缺点,这里打算先介绍一下梯度下降法在迭代过程中会出现的情况。 上次介绍梯度下降法在优化过程中接近极小值点x‾\overlinexx时,每次的迭代移动步长会很小,会出现锯齿现象,导致所用的时间大大加大。造成这样的原因就是用梯度下降法
Pijriler
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2022-12-10 19:00
机器学习笔记
机器学习
算法
人工智能
监督学习之分类算法-三三的
机器学习笔记
上一篇文章主要学习了以下机器学习算法的大致框架,这篇文章就来简要的介绍监督学习中的常见分类算法。K-近邻算法一句话介绍:在特征空间中,从训练样本集中选取特征与待分类样本最接近的K个样本,其中出现频率最高的分类标签作为待分类样本的预测分类,k值大小的选择没有理论选择最优,往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。优:1.对数据没有假设,理论简单,可用于非线性分类;缺:1.在样本不平衡情况下很难奏效;
三三-Annie
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2022-12-10 19:59
机器学习
监督学习
分类算法
吴恩达
机器学习笔记
(1)
1.监督学习的过程将监督学习的数据集分为自变量(x)和因变量(y)。有监督学习算法的任务是,生成一个函数,将预测时需要用到的x输入进去,能输出相应的结果。2.代价函数以回归算法为例,设假设函数为hθ(x)=θ0+θ1∗xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1*xhθ(x)=θ0+θ1∗x,代价函数(costfunction)为J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))
_晴
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2022-12-10 19:58
机器学习
python
人工智能
机器学习学习笔记(一)
目录
机器学习笔记
(一)一、模型评估二、监督学习三、无监督学习四、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)3.1代价函数(平方误差函数)(损失函数)3.2梯度下降3.3
图南zzz
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2022-12-10 19:28
python
机器学习
人工智能
算法
李宏毅2020
机器学习笔记
1——CXK
机器学习1一、Regression回归线性模型过程示例1.step1:Model线性模型构建一个简单线性函数需要input、output以及必要参数(系数w、常数b)来组成,其中参数(w,b)为确定一个function的关键因素,不同的参数组合组成不同的function函数。f:y=b+w*x;多组参数组成的线性模型linearmodel。在本案例中,参数w为权衡input的权重,为实际相关性,参
小凯的学徒生涯
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2022-12-10 19:27
机器学习学习笔记
机器学习
1、
机器学习笔记
之二元一次方程
直接上代码importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdeftest1():#ax=y求ax=np.arange(1,10)x=x.res
小青蛙呱呱跳
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2022-12-10 18:26
python_pytorch
python
人工智能
python分类算法svm_Python
机器学习笔记
:异常点检测算法——One Class SVM
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言最近老板有一个需求,做单样本检测,也就是说只有一个类别的数据集与标签,因为在工厂设备中,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据,
weixin_39900045
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2022-12-10 16:30
python分类算法svm
吴恩达
机器学习笔记
-01
2022/6/2~2022/6/15文章目录一、单变量线性回归1.1模型表示1.2代价函数1.3梯度下降1.4梯度下降的线性回归二、多变量线性回归2.1多维特征2.2多变量梯度下降2.3梯度下降法实践1-特征缩放2.4梯度下降法实践2-学习率2.5特征和多项式回归2.6正规方程三、逻辑回归(LogisticRegression)3.1分类问题3.2假说表示3.3判定边界3.4代价函数3.5简化的代
Iron Bo
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2022-12-10 14:09
机器学习
机器学习
算法
python
吴恩达
机器学习笔记
(十八)——机器图片识别(应用实例)
第十八章应用实例:图片文字识别(ApplicationExample:PhotoOCR)1、问题描述和流程图图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。为了完成这样的工作,需要采取如下步骤:1.文字侦测(Textdetection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分(Charactersegmentation)——将文字分割成一
大鹏小站
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2022-12-10 13:35
机器学习
【吴恩达
机器学习笔记
】十七、总结
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343专栏定位:为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介:在这个专栏,我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记,方便大家参考学习。专栏地址:https://blog.csdn.net/Newin2020/article/details/128125806视频地址:吴恩
Pandaconda
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2022-12-10 13:04
机器学习
人工智能
算法
python
c++
吴恩达
机器学习笔记
week18——应用实例:Photo OCR
吴恩达
机器学习笔记
week18——应用实例:PhotoOCR18-1.问题描述与.OCR.pipelineProblemdescriptionandOCRpipeline18-2.滑动窗口Slidingwindows18
Saulty
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2022-12-10 13:04
机器学习
【吴恩达
机器学习笔记
】十六、应用实例:图片文字识别
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343专栏定位:为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介:在这个专栏,我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记,方便大家参考学习。专栏地址:https://blog.csdn.net/Newin2020/article/details/128125806视频地址:吴恩
Pandaconda
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2022-12-10 13:02
机器学习
人工智能
python
算法
c++
机器学习笔记
之受限玻尔兹曼机(六)对数似然梯度求解
机器学习笔记
之受限玻尔兹曼机——对数似然梯度求解引言回顾:含隐变量能量模型的对数似然梯度受限玻尔兹曼机的对数似然梯度模型参数求解主体思路求解过程对比散度求解对数似然梯度引言上一节介绍了含隐变量能量模型的对数似然梯度求解
静静的喝酒
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2022-12-10 13:45
机器学习
概率论
受限玻尔兹曼机
对数似然梯度求解
积分问题导致复杂度高
机器学习笔记
| multivariate linear regression(多元线性回归)
设置编程环境Octave是一个自由的,开放源码可以在许多平台的应用。它有一个文本界面和实验的图形之一。MATLAB是专有软件,但免费的试用许可到MATLAB在线注册账户。MATLAB在线:https://matlab.mathworks.com/在windows安装Octave:http://wiki.octave.org/Octave_for_Microsoft_Windows(不要安装4.0.
大青呐
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2022-12-10 13:09
机器学习
机器学习
多元线性回归
吴恩达
机器学习笔记
(3)——多变量线性回归(Multivariate Linear Regression)
一、多元线性回归的假设形式多元线性回归的假设可表示为:另外,我们定义一个额外的第0个特征向量x0=1,并将特征向量和参数都表示为矩阵形式,则方程变为:二、多元梯度下降法多元线性回归的代价函数为:其中,x(i)j=第i个训练样例中第j个特征量的值。PS:一些实用技巧(通过预处理,让初始的特征量具有同等的地位,才能让机器学习算法更快地学习得到它们的权重θ,这个预处理的过程我们称之为数据标准化(Norm
阿尔基亚
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2022-12-10 13:35
吴恩达机器学习
学习如何学习Learning How To Learn(
Coursera
网课笔记)
第一周Intro大脑的两种不同思考模式——专注和发散。他们能用完全不同的方式帮助学习(大脑在同一时间只能存在一种模式)集中时大脑是专注状态,放松时大脑是发散状态。学习困难的事物需要时间,大脑需要在处理和消化新事物时,转变它的学习方式(专注和发散)拖延症(初步)用番茄钟限定自己在规定的时间内集中注意力学习每个周期结束后,休息一下,可以吃点零食,聊会儿天,但是最好不要超过5mins。记忆(初步)记忆新
Sheeran02
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2022-12-10 10:32
程序人生
python小白学习笔记(1) pandas入门
基于《利用Python进行数据分析》和
coursera
上来自密歇根大学的AppliedDataSciencewithPython网课Pandas介绍有两个常用数据结构:Series和DataFrame1Series
Hugorice
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2022-12-10 07:22
python
数据分析
pandas
李宏毅
机器学习笔记
5:CNN卷积神经网络
李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube、网易云课堂、B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充。(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!)Lecture7:CNN目录一、CNN的引入二、CNN的层次结构三、CNN的小Demo加深对CNN的理解四、CNN的特点在学习
weixin_34066347
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2022-12-10 06:26
机器学习笔记
九——线性模型原理以及python实现案例
线性模型1、线性模型概述2、广义线性模型3、用于回归的线性模型3.1线性回归(又名普通最小二乘法)3.1.1单变量线性回归3.1.2多变量线性回归3.2岭回归(ridgeregression)3.3LASSO回归4、用于分类的线性模型4.1对数几率回归(逻辑回归)4.2线性判别分析(LDA)1、线性模型概述给定一个由d个属性描述的实例x=(x1;x2;...;xd)x=(x_1;x_2;...;x
珞沫
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2022-12-10 04:59
机器学习
机器学习
线性模型
回归
机器学习笔记
(十一)聚类算法OPTICS原理和实践
OPTICS聚类算法是基于密度的聚类算法,全称是Orderingpointstoidentifytheclusteringstructure。提到基于密度的聚类算法,应该很快会想到前面介绍的DBSCAN聚类算法,事实上,OPTICS也是为了优化DBSCAN而出现的。一、原理在DBSCAN算法中,有两个比较重要的参数:邻域半径eps和核心对象的最小邻域样本数min_samples,选择不同的参数会导
大白兔黑又黑
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2022-12-09 18:31
机器学习
聚类
机器学习
数据挖掘
程序员如何开启机器学习之路?我也遇到过这个问题
为了更快熟悉这里边的门道,我阅读了机器学习的书籍,浏览了不少帖子,还学习了
Coursera
上关于机器学习的课程。但是,但是,依然不知道如何开始…...你是否也有这样的经历呢?
weixin_34409357
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2022-12-09 17:51
大数据
嵌入式
数据结构与算法
机器学习笔记
之变分推断
为了求解隐变量z在观测变量x的条件概率,根据p(z|x)=p(x,z)/p(x),又因为p(x)很难求出,所以可以通过拟合q(z)与p(z|x)的分布来近似求出p(z|x),通过最小化q(z)与p(z|x)的KL散度来求出q(z)的分布添加链接描述
phily123
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2022-12-09 17:43
机器学习学习笔记
机器学习笔记
之学习率(learning rate)与过拟合(overfitting)
这次的笔记,之所以把学习率和过拟合放在一起讲,是因为,Msc阶段的几个挂掉的入职面试(投的实习,有的直接变成了校招的比如hw和zx,还有ali),问了相关的问题,结果回答地不好,所以在这里把这两个东西放在一块学习学习。学习率(learningrate)学习率lr表征了参数每次更新的幅度,设置过大,参数不容易收敛。这个怎么理解呢,因为绝大多数的机器学习问题,不是一个凸优化的问题,很多时候找的解不是全
csdshelton
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2022-12-09 16:04
tensorflow
神经网络
机器学习
【NLP】用BERT进行机器阅读理解
https://www.
coursera
.org/specializations/deep-lear
风度78
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2022-12-09 15:45
人工智能
深度学习
机器学习
编程语言
docker
[
机器学习笔记
] (四)决策树 Decision Tree
(四)决策树DecisionTree基本概念决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而
梅森上校
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2022-12-09 14:06
机器学习(ML)
机器学习笔记
之受限玻尔兹曼机(五)基于含隐变量能量模型的对数似然梯度
机器学习笔记
之受限玻尔兹曼机——基于含隐变量能量模型的对数似然梯度引言回顾:包含配分函数的概率分布受限玻尔兹曼机——场景构建对比散度基于含隐变量能量模型的对数似然梯度引言上一节介绍了对比散度(ConstractiveDivergence
静静的喝酒
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2022-12-09 14:56
机器学习
人工智能
含隐变量能量模型
对数似然梯度表示
牛顿-莱布尼兹公式
深度学习笔记(13.numpy实现LSTM)
程序地址:https://github.com/ConstellationBJUT/
Coursera
-DL-St
迷茫猿小明
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2022-12-09 07:07
深度学习
lstm
深度学习
吴恩达
机器学习笔记
2——logistic回归3
整体代价函数J(θ)单个样本的代价Cost(h(x),y),为了使之不要分类写,可以写成上图中下面这一行式子不要忘记logistic回归的h(x)=p(y=1|x,θ),在给定x和θ的前提下,分类为1的概率。如h(x)=0.7,分类为1的概率是70%。梯度下降来最小化代价函数发现用梯度下降算法时,算出来的θ更新的式子貌似和线性回归时一样。但其实由于h(x)不同,所以他们并不相同!
babychrislee3
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2022-12-09 02:13
机器学习
机器学习
吴恩达
机器学习笔记
2——logistic回归5
使用logistic回归解决多类别分类问题进行三次分类那么当出现新的需要去分类的数据时,去拟合这三个h(x),选择那个计算出来最高的值的类别,就是这个数据所属的类别。
babychrislee3
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2022-12-09 02:13
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