stanford机器学习笔记第14页

2.18 Logistic 损失函数的解释-深度学习-Stanford吴恩达教授

Logistic损失函数的解释(ExplanationofLogisticRegressionCostFunction(Optional))在前面的视频中，我们已经分析了逻辑回归的损失函数表达式，在这节选修视频中，我将给出一个简洁的证明来说明逻辑回归的损失函数为什么是这种形式。回想一下，在逻辑回归中，预测的结果，是我们熟悉的型函数，。我们约定，即当给定输入特征x的时候y=1的概率。换句话说，如果y

ygl_9913·2023-04-14 22:03

1.7 理解 Dropout-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

理解DropoutDropout可以随机删除网络中的神经单元，他为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效果，和之前讲的正则化类似；实施dropout的结果实它会压缩权重，并完成一些预防过拟合的外层正则化；对不

ygl_9913·2023-04-14 22:54

Stanford CoreNLP 简单尝试

python脚本（此处只展示实体识别的调用方式）#引入StanfordCoreNLPfromstanfordcorenlpimportStanfordCoreNL

我的天_6026·2023-04-13 17:04

1.2「Stanford Algorithms」Why Study Algorithms?

Hi,myname'sTimRoughgarden.I'maprofessorhereatStanfordUniversity.AndI'dliketowelcomeyoutothisfirstcourseontheDesignandAnalysisofAlgorithms.Now

墨小匠·2023-04-13 03:37

机器学习笔记--1.6数据可视化

1.表与线性结构的可视化Python提供四种容器结构--list、dict、set、tuple来装载数据，其中线性结构有两种：list和tuple。由于tuple是只读结构，仅用于外部生成器生成的数据，所以最常用的线性结构就是list。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#曲线数据加入噪声x=np.linspace(-5,5,200)y=np.si

CLBTH·2023-04-12 22:07

3.2 决策树

sid=28144课程主页：https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/1.决策树决策树即是使用树状结构来做决策。可以分为分类树和回归树。左边为分类的例子，输出就是类别，标签等。

ch_ccc·2023-04-11 23:58

大话循环神经网络RNN、LSTM、GRU

对机器学习或深度学习不太熟的童鞋可以先康康这几篇哦：《无废话的机器学习笔记》《一文极速理解深

全栈O-Jay·2023-04-11 16:29

Java基础(一)：语言概述

Java基础系列文章Java基础(一)：语言概述目录一、Java语言概述二、Java技术体系平台三、Java程序运行机制及运行过程四、Java语言的环境搭建一、Java语言概述是SUN(StanfordUniversityNetwork

冬天vs不冷·2023-04-11 14:51

工作了需要学OC 写博客来总结学习中的重点忘记了可以再看一看

不如马上出发·2023-04-11 12:56

ADC学习（2）——频谱性能指标

ADC学习（2）——频谱性能指标参考：BorisMurmannStanfordUniversity文章目录ADC学习（2）——频谱性能指标一.频谱指标二.离散傅里叶变换基础三.信噪比（SNR）四.信噪失真比

夏风喃喃·2023-04-11 12:54

机器学习笔记 2 —— K 近邻法与 kd 树

文章目录1.理论部分1.1K近邻法1.2距离度量2.k近邻法的Python实现2.1数据集的预处理2.2模型构建2.3测试模型2.4scikit-learn3.kd树3.1构造平衡kd树算法3.2kd树的Python实现1.理论部分1.1K近邻法1．kkk近邻法是基本且简单的分类与回归方法。kkk近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的kkk个最近邻训练实例点，然后

我有两颗糖·2023-04-11 01:48

【学习笔记】懂你英语核心课 Level 6 Unit 3 Part 3（I）听力 Prison Experiment 1

【跟读】Theexperiment,knownastheStanfordPrisonExperiment,lookedattheim

豚之大·2023-04-11 00:03

ROS：入门

ROS的原型源自斯坦福大学的STanfordArtificialIntelligenceRobot(STAIR)和PersonalRobotics(PR)项目。

OceanStar的学习笔记·2023-04-10 19:47

机器学习笔记（5）

【李宏毅机器学习任务五】负责人：王佳旭课程设计人：王佳旭学习打卡内容：推导LR损失函数(1)学习LR梯度下降(2)利用代码描述梯度下降(选做)(3)Softmax原理(4)softmax损失函数(5)softmax梯度下降(6)（1）推导LogisticRegression损失函数解释：上边注释变形的原因找到了，这样做形式转换的前提就是当为C1分类时，y=1，当为C2分类时，y=0，等式左右两边只

trying52·2023-04-10 19:53

高梁组合鸡血视频

1.Steve.Jobs在2005年对Stanford毕业生的演讲http://v.youku.com/v_show/id_XMTM3OTM5OTA0.html2.兰迪·波许教授的最后一课http://

鱼香佑子·2023-04-10 10:03

word2vec 模型思想和代码实现

课件：https://web.archive.org/web/20160311161826/http://cs224d.stanford.edu/lecture_notes/LectureNotes1.

Alice熹爱学习·2023-04-10 09:28

机器学习笔记：GBDT的并行化训练

@作者:机器学习算法@迪吉老农最近使用GBDT时，想通过分布式进行训练，尝试了一些框架，但原理不太了解。有些东西与同事讨论后，也还不甚明了，于是专心看了一下文档，在此记录一下。1、分布式原理常用分布式训练方式，应该是参数服务器。worker把sample的统计结果推送到单台参数服务器机器上，参数服务器汇总后，再推送到worker端。有点类似于单reducer的方式。相比于参数服务器的中心化方案，这

迪吉老农·2023-04-09 22:30

机器学习笔记（6）

个人自己创建数据，实现分类任务本次组队学习不太设计特征工程内容，只是学习算法的内容，对数据简单的归一化就行创建数据示例如图所示：'''LogisticRegression算法练习'''#第一步：数据准备：生成数据和训练数据/测试数据划分importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据defgenerate_data(seed):np.random.s

trying52·2023-04-09 11:17

机器学习笔记——基础知识（一）

选用教材：DEEPLEARNING深度学习（花书）花书在开始学习机器学习之前，需要一定的数学知识，花书的第二、三章比较详细地介绍了机器学习中所必须的线性代数和概率论与信息论的知识，第四章讲了有关数值计算的问题。本人在此做简单总结，供自己学习和入门选手参考。1、线性代数：标量（scalar）：单独的一个数,如等向量（vector）：一组数组成的有序序列，可以用于表示维空间中一个点的坐标，在计算机中可

电脑配件·2023-04-08 18:20

机器学习笔记之正则化(三)权重衰减角度(偏差方向)

机器学习笔记之正则化——权重衰减角度[偏差方向]引言回顾：关于目标函数中的λ,C\lambda,\mathcalCλ,C正则化与非正则化之间的偏差偏差的计算过程引言上一节从直观现象的角度观察权重W\mathcalWW

静静的喝酒·2023-04-08 17:39

机器学习笔记之正则化(一)拉格朗日乘数法角度

机器学习笔记之正则化——拉格朗日乘数法角度引言回顾：基于正则化的最小二乘法正则化描述正则化的优化对象常见的正则化方法正则化角度处理神经网络的过拟合问题场景构建最优模型参数的不确定性最优模型参数不确定性带来的问题约束模型参数的方法从图像角度观察从拉格朗日求解角度观察关于常数

静静的喝酒·2023-04-08 17:09

机器学习笔记之正则化(二)权重衰减角度(直观现象)

机器学习笔记之正则化——权重衰减角度[直观现象]引言回顾：拉格朗日乘数法角度观察正则化过拟合的原因：模型参数的不确定性正则化约束权重的取值范围L1L_1L1正则化稀疏权重特征的过程权重衰减角度观察正则化场景构建权重衰减的描述过程权重衰减与过拟合之间的联系总结引言上一节介绍了从拉格朗日乘数法角度观察正则化

静静的喝酒·2023-04-08 17:09

机器学习笔记5：Softmax分类器的logistic回归

在logistic回归模型中，我们只是讲了二分类问题，但是在我们的实际分类应用中，还涉及多分类问题，那么，这个时候，就需要用到softmax分类器了。如下图：有绿三角、红叉和蓝矩形三个类别要分类，我们是通过三个分类器先分别将绿三角、红叉、蓝矩形分类出来，这样处理多分类问题的，所以对每个类别c，训练一个logistic回归分类器fwc(x)f_{\textbf{w}}^{c}(\textbf{x})

陆撄宁·2023-04-08 15:23

机器学习笔记 temperature+Softmax

1介绍带temperature的Softmax，用公式描述，可以表示为直观感受一下importnumpyasnpdefexp_tem(x,tau):returnnp.exp(x/tau)/sum(np.exp(x/tau))print(exp_tem(np.array([1,2,3]),2))#[0.186323720.307195890.50648039]print(exp_tem(np.arr

UQI-LIUWJ·2023-04-08 15:18

机器学习笔记：t-SNE

0前言t-SNE（t-DistributedStochasticNeighborEmbedding）是一种非常常用的数据降维，常用于数据可视化t-SNE/SNE的基本原理是：在高维空间构建一个概率分布拟合高维样本点间的相对位置关系在低维空间，也构建一个概率分布，拟合低维样本点之间的位置关系通过学习，调整低维数据点，令两个分布接近1SNE随机邻域嵌入（StochasticNeighborEmbedd

UQI-LIUWJ·2023-04-08 15:18

机器学习笔记——多分类与softmax

机器学习笔记——多分类与softmax一、多分类问题1.问题简述2.“一对一”OvO3.“一对多”OvR4.

AgentSmart·2023-04-08 15:36

机器学习笔记03 -- GBDT回归、二分类、多分类问题

一、GBDT回归1偏差方差，过拟合欠拟合偏差bias：是用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值与真实模型的输出值之间的差异。方差Variance：是不同的训练数据集训练出的模型输出值之间的差异。想要结果偏差小，就要让模型复杂，参数多，但这样模型的学习能力会过强，导致方差大，在测试集上表现差，表现为过拟合。想要结果方差小，就要让模型简单，参数少，但这样会导致模型学习能力弱，导致偏差大，

wafq·2023-04-08 15:36

【Python-ML】电影评论数据集文本挖掘

utf-8-*-'''Createdon2018年1月22日@author:Jason.F@summary:文本挖掘，对电影评论进行内容抽取、特征向量化并训练模型预测电影评论数据：http://ai.stanford.edu

fjssharpsword·2023-04-08 08:29

StanFord University CS131图像基础课程资源总结

(文件：http://vision.stanford.edu/teaching/cs131_fall1718/files/主页：http://vision.stanford.edu/teaching/cs131

boyang的博客·2023-04-08 05:57

人工智能安全性的一些具体问题探讨 Concrete Problems in AI Safety

DarioAmodeiGoogleBrainChrisOlahGoogleBrainJacobSteinhardtStanfordUniversityPaulChristianoUCBerkeleyJohnSchulmanOpenAIDanManéGoogleBrain

朱小虎XiaohuZhu·2023-04-07 21:29

机器学习入门大纲

基本上所有人入门机器学习都是从看吴恩达（AndrewNg）在Coursera上的MachineLearning开始，在花了大概2周看完这个后，本人转向看视觉方向的东西，这领域的经典视频是Stanford

一叶之坤·2023-04-07 19:48

我的机器学习笔记（三）--- 分类问题与K近邻算法

5.1K近邻算法的概念5.2K近邻算法的伪代码5.3K近邻算法的原理5.4K近邻算法的举例5.5K近邻模型的特点5.6K近邻模型的语法六、K近邻算法案例---鸢尾花分类6.1案例背景6.2案例实现我的机器学习笔记

离明zh·2023-04-07 14:49

我的机器学习笔记（二）--- 监督学习

文章目录一、监督学习的内容二、监督学习的定义三、监督学习的数学描述四、监督学习的常见任务我的机器学习笔记（二）—监督学习一、监督学习的内容；二、监督学习的定义；三、监督学习的数学描述；四、监督学习的常见任务

离明zh·2023-04-07 14:19

新的JAVA基础第一天---数据类型等

访问数据库目标掌握基础java语言简介JDK安装和配置okjava运行原理okHelloWorld案例java的数据类型、变量、运算符、注释控制台的输入输出一、简介1.1javaJava语言是美国Sun公司(stanfordUniversityNetwork

Network porter·2023-04-07 10:20

机器学习笔记-Anaconda与JupyterNotebook的简介与使用

Anaconda与JupyterNotebook的简介与使用一、Anaconda的简介二、Anaconda的下载三、Anaconda的安装四、关于conda五、关于创建虚拟环境六、JupyterNotebook1.概述2.使用一、Anaconda的简介Anaconda支持Linux，Mac,Windows，包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。Anaconda和Jupyternote

Moonpie小甜饼·2023-04-07 09:25

机器学习笔记之降维(三)从最大投影方差角度观察主成分分析

机器学习笔记之降维——从最大投影方差角度观察主成分分析引言回顾：样本均值与样本方差的矩阵表示主成分分析最大投影方差基于最大投影方差的最优特征方向求解过程总结引言上一节介绍了高维空间中样本均值和样本方差的矩阵表示

静静的喝酒·2023-04-07 07:03

4.3 模型验证

sid=28144课程主页：https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/1.近似泛化误差机器学习模型来说，我们最关心的就是关心模型在所有未知数据上的预测误差，也就是模型的泛化误差。

ch_ccc·2023-04-07 04:04

4.1 模型评估

sid=28144课程主页：https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/课件：https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/_static/pdfs/cs329p_slides

ch_ccc·2023-04-07 04:33

4.2 过、欠拟合（Underfitting and Overfitting）

sid=28144课程主页：https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/课件：https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/_static/pdfs/

ch_ccc·2023-04-07 04:33

开源大语言模型(LLM)汇总（持续更新中）

文章目录Alpaca(Stanford)Alpaca.cppAlpaca-LoRABaizeCabritaBELLELuotuoVicuna(FastChat)C

JarodYv·2023-04-07 00:49

机器学习笔记----假设空间

假设空间转发自该博客：https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/52689392一些细碎的概念：1.归纳（induction）：是科学推理的两大基本手段之一，是从特殊到一般的泛化过程，也就是从具体的事实归纳出一般规律。2.演绎（deduction）：是科学推理的另一基本手段，也就是从基础原理推演出具体情况。3.归纳学习（inductivelearn

泛酸的桂花酒·2023-04-06 07:58

支持53种语言预训练模型，斯坦福发布全新NLP工具包StanfordNLP

机器之心编译机器之心编辑部今日，StanfordNLP团队发布了包含53种语言预训练模型的自然语言处理工具包StanfordNLP，该工具包支持Python3.6及之后版本，并基于PyTorch，支持多种语言的完整文本分析管道

麦芽maiya·2023-04-06 03:16

机器学习笔记-Logistic分类

机器学习笔记-Logistic分类作者：星河滚烫兮我们知道，回归模型一般是去根据已有的标记数据去预测新事物。Logistic回归模型因为历史原因有“回归”二字，但其实是一个分类模型。

星河滚烫兮·2023-04-05 22:07

scikit-learn机器学习笔记（11.22）

启言：机器学习通过使用过去的经验去指导未来的决策，它的基础目标是归纳，或者从一种未知规则的应用例子中归纳出未知规则。一、机器学习的定义一个程序：性能体现在“T”，衡量性能用“P”，提升性能通过经验“E”可视为：针对一些“T”类型，通过“P”来衡量性能的的任务，从经验“E”中进行学习二、从经验“E”中学习（监督下和无监督下）（1）监督学习：“对于输入数据X能预测变量Y”通过标记的输入和输出进行学习，

長路·2023-04-05 22:34

机器学习笔记-Logistic回归

0-回顾linearregressionlinear\regressionlinearregression如果使用平方错误的话，我们可以很方便的解析出最好的www是什么。即wbest=X†yw_{best}=X^{\dagger}ywbest=X†y1-逻辑斯蒂回归问题1.1-问题的提出从一个人的身体数据来判断这个人有没有心脏病，这是一个典型的二元分类问题。logisticregression\t

土肥宅娘口三三·2023-04-05 22:28

机器学习笔记（十三）：TensorFlow实战五（经典卷积神经网络： LeNet -5 ）

1-引言之前我们介绍了一下卷积神经网络的基本结构——卷积层和池化层。通过这两个结构我们可以任意的构建各种各样的卷积神经网络模型，不同结构的网络模型也有不同的效果。但是怎样的神经网络模型具有比较好的效果呢？下图展示了CNN的发展历程。经过人们不断的尝试，诞生了许多有有着里程碑式意义的CNN模型。因此我们接下来会学习这些非常经典的卷积神经网络LeNet-5AlexNetVGGInceptionResN

LiAnG小炜·2023-04-05 14:56

三分钟带你JAVA入门，1000多个人看了都说好

作者：刘文静一、Java语言发展史Java语言是美国Sun公司（StanfordUniversityNetwork）在1995年推出的计算机语言。Java之父：詹姆斯·高斯林。

运维家·2023-04-05 12:06

至领学员获斯坦福大学Stanford EE电子工程硕士录取

C同学，国内某211大学，电子工程GPA88，T105，GRE325科研经历1、一段AI方向的研究经历2、图像处理中关于模型算法的研究经历3、若干校内学科竞赛奖项申请分析StanfordEE申请难度几乎是全美电子工程硕士申请的难度之最

至领留学·2023-04-04 22:03

李宏毅机器学习笔记——生成模型

介绍了三种方法，pixelRNN，VAE,GAN。笔记以VAE为主。pixelRNN比较容易理解，由已知推未知。这种方法还能应用到语音生成等领域在这里有个tips值得说一下，图的每个像素一般RGB三色，问题出在当RGB三个值相差不大时最终的结果像素点的颜色趋向灰色，于是乎，为了使生成的图像更加鲜亮，就需要拉高三个值的差距。简而言之，原本用三个数表示颜色，现在只用一个。VAE是一个相对复杂的东西，事

荆棘鸟》·2023-04-04 13:14

李宏毅机器学习笔记——概率模型

很有意思的一门课，但关于如何利用P(x)生成x还存在疑惑。在神经网络中y=w*x+b，为什么是这个形式？这门课将在最后归结到这一点上。举一个实际的例子，训练集中A类71个B类69个我们假定A类的71个点遵循gaussiondistribution，上图涉及的函数：输入一个点(代表一个实例的特征vector)，输出sample中该点的概率，在下文中即为P(x|A)与P(x|B)该函数有两个参数，μ与

荆棘鸟》·2023-04-04 13:43

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