电子计算机的黎明： 布莱切利公园位于英国伦敦北部，剑桥和牛津之间 可以认为是现代计算机科学的发源地。 在二战期间，德国人使用了加密的无线电用以传递信息，英国政府在布莱切利公园组织了超过1万多名从事绝密工作的人，进行破译德国人无线电密码这项顶级秘密工作。由于二战的地理位置分布广泛，因而快速的发展通讯技 ...
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2018-05-13 12:07:24
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TensorFlow入门 入门用法 1.首先载入Tensorflow库,并创建InteractiveSession,接下来创建Placeholder,即输入数据的地方 2.然后定义系数W and b 3.实现算法（以softmax为例） 4.定义损失函数（loss Function)描述模型对分类的 ...
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2018-05-13 12:03:22
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神经元模型 常用的激活函数（激励函数）： 神经网络（NN）复杂度：多用神经网络层数和神经网络参数个数来表示 层数 = 隐藏层层数+1个输出层 参数个数 = 总W（权重） + 总B（偏置） 比如 损失函数（loss）：预测值y 和已知答案y_ 的差距 神经网络优化目标：使损失函数loss 达到最小 常 ...
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2018-05-12 23:07:38
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1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类算法； （2）如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的； （3）LR和SVM都是判别模型。 2、LR和SVM有什么不同点 （1）本质上是其loss function不同； 逻辑回归损失函数： SVM损失函数： ...
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2018-05-12 03:02:16
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1、我们将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题，该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成：一个是评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间 ...
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2018-05-09 21:04:28
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一、说明 非原创，来源：磐创AI公众号 （略有修改）。 二、内容 损失函数（loss function）又叫做代价函数（cost function），是用来评估模型的预测值与真实值不一致的程度，也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的 ...
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2018-05-08 20:59:46
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iris二分类 下面例子数据集可能更好看； 高斯核函数的应用，其实也可以自定义很多核函数： ...
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2018-05-06 00:22:58
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# Multi-class (Nonlinear) SVM Example # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel with # multiple classes on the iris data... ...
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2018-05-06 00:16:36
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Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy 注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作 tf.nn.sigmoid_cro ...
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2018-05-05 15:26:04
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损失函数（Loss Function）是一类广义的称呼，指利用数值化的方法表现机器学习算法中产生的模型对于训练集（Training Set）的满意程度。 通常函数值越小，表示该模型预测越精准。 损失函数是一个评判标准，模型的优化训练皆是基于此标准进行，训练模型的目的就是找到一个损失函数最小的模型。 ...
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2018-05-05 14:12:29
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