import tensorflow as tf import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([0,0,1,1]) w = tf.Variable(1.) b = tf.Variable(1.) sigmodX = 1 / (1 ...
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2020-08-04 16:42:00
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SVM现在主流的有两个方法。一个是传统的推导，计算支持向量求解的方法，一个是近几年兴起的梯度下降的方法。 梯度下降方法的核心是使用了hinge loss作为损失函数，所以最近也有人提出的深度SVM其实就是使用hinge loss的神经网络。 本文的目的是讲解传统的推导。 SVM的超平面 SVM模型的 ...
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2020-07-22 20:16:36
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转自：https://www.zhihu.com/question/269698662/answer/352279936 做了部分修改 1. 为什么类别不平衡会影响模型输出？ 大部分模型的默认阈值为输出值的中位数。比如逻辑回归的输出范围为[0,1]，当某个样本的输出大于0.5就会被划分为正例，反之为 ...
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2020-07-21 22:13:04
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numpy、tensorflow手写SkipGram(没有negative sampling)和cbow： http://www.claudiobellei.com/2018/01/07/backprop-word2vec-python/ 这两种实现都需要动手算梯度，手动实现梯度下降，且不没有使用n ...
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2020-07-10 18:47:16
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文件读取 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline #由于数据太多，只读取前1000行 data = pd.read_csv("creditcard.csv",n ...
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2020-07-04 20:32:07
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不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海！每天一点点，以达到积少成多之效！ word2vec 概念，数学原理理解 1.数据集 Kaggle上的电影影评数据，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv三个文件 Strange th ...
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2020-06-24 23:51:31
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Factorization Machines (FM) 首先这种算法是一种有监督的机器学习模型，既可以用在分类问题也可以用在回归问题当中，它是一种非线性的模型，相比逻辑回归具备了二阶交叉特征表达能力（不易拓展到三阶以上）。可以通过stochastic（随机） gradient descent (SG ...
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2020-06-22 22:48:15
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最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。 一、神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。 1.1 从逻辑回归出发 我们从 ...
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2020-06-20 00:46:05
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SmartbiMining通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。SmartbiMining算法丰富，而且可扩展SmartbiMining数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝
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2020-06-19 16:04:38
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什么是监督学习？什么是无监督学习？ 监督学习：有目标y值，如线性回归，分类算法 无监督学习：无目标y值，如聚类 逻辑回归是分类算法，不要被名字误导，得到的是离散值 引入逻辑回归 逻辑回归主要用于二分类 在线性回归中:Y=W1X1+W2X2+W3X3 +...+b=WT*X 在逻辑回归中，习惯用Z表示 ...
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2020-06-17 01:18:52
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