参考资料： https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_bias http://blog.sina.com.cn/s/blog_616684a90100emkd.html Machine Learning. Tom M. Mitchell 下面我认为比较关键的内容 ...
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2017-06-23 15:39:56
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介绍tensorflow中的网络API，包含：卷积层，池化层，激活函数（含dropout和bias_add）函数。 ...
Ref: https://onlinecourses.science.psu.edu/stat464/print/book/export/html/8 前面都是对一两个样本的检查，现在考虑k个样本的情况，我们的假设是： Analysis of Variance (ANOVA) assumptions ...
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2017-06-10 15:15:11
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看了NG视频关于机器学习系统构建的建议，感觉非常有用，记录下来作为听课笔记。 首先是机器学习系统构建的流程： NG推荐方法：首先高速实现一个可能并非非常完美的算法系统。进行交叉验证，画出学习曲线去学习算法问题之处，是high bias or high variance 细节看这篇博文介绍：bias和 ...
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2017-06-09 16:02:55
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2.常用数据预处理方法 这个部分总结的是在Python中常见的数据预处理方法。 2.1标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去 ...
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2017-06-03 10:01:09
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才发现。假设不惬意LodGroup的百分比调节。能够在通过质量-》中的Lod Bias值进行调节。值为0～1之间 。表示靠近精细与粗糙Lod的比率。 这样能解决用百分比调节不给力的问题。 才发现。假设不惬意LodGroup的百分比调节。能够在通过质量-》中的Lod Bias值进行调节。值为0～1之间 ...
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编程语言 时间：
2017-05-30 15:55:53
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參考：http://scikit-learn.org/stable/modules/learning_curve.html estimator's generalization error can be decomposed in terms ofbias, variance and noise. ...
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2017-05-30 15:41:45
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转载自：http://2hwp.com/2016/02/03/data-preprocessing/ 常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scal ...
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2017-05-24 10:10:04
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微小的输入变化导致微小的输出变化，这种特性将会使得学习称为可能。但是在存在感知器的网络中，这是不可能的。有可能权重或偏置（bias)的微小改变将导致感知器输出的跳跃（从0到1），从而导致此感知器后面的网络以一种难以理解的方式发生巨大的改变。解决这一问题就要使用另外一种人工神经元-sigmoid神经元 ...
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2017-05-18 21:31:31
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1、什么是bias？ 偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（intercept term），它其实就是函数的截距，与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在 y=wx+b中，b表示函数在y轴上的截距，控制着函数偏离原点的距离，其实在神经 ...
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2017-05-09 21:44:43
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