一.smote相关理论 (1). SMOTE是一种对普通过采样(oversampling)的一个改良。普通的过采样会使得训练集中有很多重复的样本。 SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique，译为“人工少数类过采样法”。 SMOTE没有直接 ...
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2019-07-24 22:56:11
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可视化音频信号 - 从文件读取并进行处理 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import wavfile frequency_sampling, audio_signal = wavfile.read("... ...
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2019-07-23 10:07:17
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快速定义一个神经网络 Sequential( (0): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=10, out_features=2, bias=True) ) ...
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2019-07-08 19:21:19
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打印散点图 定义时必须要继承torch.nn.Module 继承两次 然后定义每层的结点数 然后进行向前传播的过程 Net( (hidden): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True) (predict): Linear(in_featur ...
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2019-07-07 12:21:57
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一.写在前面 本节所讲的内容主要是讨论如何进一步提高通过机器学习获得fbest的准确度使其更进一步接近ftrue，为了解决这个问题我们必须先明确我们学习得到的fbest的误差来自于哪里。这里先提一下误差的主要两个来源分别是bias和variance,即偏差和方差，换句话说当你想进一步提高你模型的精确 ...
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2019-06-30 14:13:12
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文档地址：https://keras.io/layers/core/#dense Dense是这样的操作： 例子： 参数说明： units 一个正整数，表示输出的维度 activation 激活函数，如果不定义，则a(x)=x use_bias 这一层是否加bias kernel_initializ ...
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2019-06-04 19:31:36
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● Word2Vec中skip-gram是什么,Negative Sampling怎么做 参考回答： Word2Vec通过学习文本然后用词向量的方式表征词的语义信息,然后使得语义相似的单词在嵌入式空间中的距离很近。而在Word2Vec模型中有Skip-Gram和CBOW两种模式,Skip-Gram是 ...
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2019-06-03 21:30:28
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Regularizationfor Linear Regression and Logistic RegressionDefineunder-fitting 欠拟合(high bias)over-fitting 过拟合 (high variance):have too many features, ... ...
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2019-06-02 19:26:26
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1、定义：什么是LSTM？ 首先，我们知道最基础的神经网络是【全连接神经网络】，keras里为，dense层。Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数，kern ...
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2019-05-14 14:43:37
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Dirac sampling。狄拉克下采样。 《An edge-guided image interpolation algorithm via directional filtering and data fusion》 The downsampling process considered in ...
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2019-04-23 18:58:47
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