[TOC] 1.The Mathematical Knowledge Needed For Machine Learning The First Column| The Second Column : :|: : algorithems|Mathematics Bias classifier|ran ...
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2018-07-28 00:08:46
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本次课有两部分，KNN的模型分析以及回归分析 KNN模型分析 1.K值选取 选择K的时候要特别注意K的大小，适中才最好 要求太高会导致过拟合，低bias（偏差），太低则无法拟合，高bias。 2.训练与测试 收集的数据集，先分成测试集与训练集，一般训练集略大于测试集。 训练集用来训练模型（fit t ...
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2018-07-22 19:21:15
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用 TensorFlow 做卷积 让我们用所学知识在 TensorFlow 里构建真的 CNNs。在下面的练习中，你需要设定卷积核滤波器（filters）的维度，weight，bias。这在很大程度上来说是 TensorFlow CNNs 最难的部分。一旦你知道如何设置这些属性的大小，应用 CNNs ...
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2018-07-04 20:07:18
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L2 Regularization是解决Variance（Overfitting）问题的方案之一，在Neural Network领域里通常还有Drop Out, L1 Regularization等。无论哪种方法，其Core Idea是让模型变得更简单，从而平衡对training set完美拟合、以 ...
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2018-06-30 19:59:15
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使用tensorflow进行简单的线性回归 标签（空格分隔）： tensorflow 数据准备 使用np.random.uniform()生成x方向的数据 使用np.random.uniform()生成bias数据 直线方程为y=0.1x + 0.2 使用梯度下降算法 代码 结果汇总： ...
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2018-06-22 01:05:52
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二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值； weights ...
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2018-05-23 20:33:10
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Sklearn的feature_selection模块中给出了其特征选择的方法，实际工作中选择特征的方式肯定不止这几种的，IV，GBDT等等都ok； 一、移除低方差特征(Removing features with low variance) API函数：sklearn.feature_select ...
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2018-05-14 19:55:20
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high bias if the robot has learnt something (no changes appear with iterations) however, in the real world tasks, the task could change a little bit, ...
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2018-05-04 18:25:31
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model free: high variance. model based: high bias within 1h of human demonstration of each task, VR!!! ...
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2018-05-04 16:55:38
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学习算法的预测误差（泛化误差），分解为三部分：bias，variance，noise。 对于测试样本x，令yD为x在数据集中的标记（可能存在噪声导致标记值和真实值不同），y为x的真实值，f(x;D)在训练集D上学得模型f在x上的输出。以回归任务为例： 学习算法的期望预测：就是在不同的数据集（同一来源 ...
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2018-03-26 12:34:15
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