这一篇文章其实就是记录程序员修炼之道中的所有 Tips, 我讲会在之后的每周实践两个 Tip, 并对这两个 Tips 进行补充和说明自己的体会, 最终成为书中所说的卓有成效的程序员. 这一篇文章其实就是记录程序员修炼之道中的所有 Tips, 我讲会在之后的每周实践两个 Tip, 并对这两个 Tips ...
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2018-04-24 13:56:26
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sigmoid(x) 函数定义:\[\begin{align*}\sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\\frac{d(\sigma(x))}{dx} &= \sigma(x)(1-\sigma(x))\end{align*}\]逻辑斯谛回归分类模型定义如下:\[\beg... ...
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2018-04-22 18:07:00
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一、疑问 1. assignments1 linear_svm.py文件的函数 svm_loss_naive中，使用循环的方式实现梯度计算 linear_svm.py文件的函数 svm_loss_vectorized中，梯度的向量化实现 SVM的损失函数在某个数据点上的计算： 对函数进行微分，比如对 ...
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2018-04-03 12:51:31
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常用于大规模稀疏机器学习问题上 1.优点： 高效 简单 2.可以选择损失函数 loss=”hinge”: (soft-margin)线性SVM. loss=”modified_huber”: 带平滑的hinge loss. loss=”log”: logistic回归 3.通过penalty参数，可 ...
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2018-03-29 22:38:29
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Sol 这做法我是想不到$TAT$ 每个筐子拆成三个相互连边 球向三个筐子连边 然后跑一般图最大匹配 这三个筐子间最多有一个匹配 那么显然每个球一定会放在一个筐子里，一定有一个匹配 如果筐子间有匹配，则有一个半空的筐子，因为它一定只匹配了小于等于$1$个球 答案为匹配数$ n$ 使答案最大即匹配数最 ...
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2018-03-27 18:40:21
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内容:线性回归；逻辑回归，应用场景。 一、线性回归 有监督学习，根据学习样本{x->y},学习一个映射f：X->Y(线性相关),输出预测结果y_i。最简单的例子：y=ax+b 重要组成：训练数据集 training set, 学习算法 learning algorithm, 损失函数 loss fu ...
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2018-03-25 14:27:24
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Adaboost推导每一笔样本都必须有一个权重，因此子模型要支持样本可以带权重，亦即在计算误差时可以考虑要本的权重。例如SVM，LR中通过稍微损失函数使得可以考虑样本的权重：SVM（软间隔，硬间隔貌似没有损失函数）是通过在松弛项前面增加权重。相应的，推导后，alpha的上限C也要乘以权重；LR是直接... ...
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2018-03-10 13:53:20
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TensorFlow训练神经网络的4个步骤： 1、定义算法公式，即训练神经网络的forward时的计算 2、定义损失函数和选择优化器来优化loss 3、训练步骤 4、对模型进行准确率评测 附Multi-Layer Perceptron代码： 1 from tensorflow.examples.tu ...
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2018-03-06 21:47:21
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顾名思义，决策树model是树形结构，在分类中，表示基于特征对实例进行分类的过程。可以人为是“if-else”的合集，也可以人为是特征空间，类空间上条件概率分布。主要优点是分类速度快，可读性好。在学习时（training）根据loss function最小化原则建立决策树model，预测时对新数据利 ...
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2018-03-05 23:36:03
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https://stackoverflow.com/questions/41032551/how-to-compute-receiving-operating-characteristic-roc-and-auc-in-keras https://github.com/keras-team/kera ...
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2018-03-04 17:10:36
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