机器不学习 jqbxx.com -机器学习好网站 机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这种情况下，学习出好的 ...
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2018-02-05 12:47:22
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_da... ...
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2018-01-30 16:41:39
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创建简单分类器 简介： 分类是指利用数据的特性将其分类成若干类型的过程。分类与回归不同，回归的输出是实数。监督学习分类器就是用带标记的训练数 据建立一个模型，然后对未知的数据进行分类。 分类器 可以实现分类功能的任意算法，最简单的分类器就是简单的数学函数。其中有二元（binary）分类器，将数据分成 ...
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2018-01-12 11:33:33
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使用机器学习的方法可以解决越来越多的实际问题，它在现实世界中的应用越来越广泛，比如智能风控、欺诈检测、个性化推荐、机器翻译、模式识别、智能控制，等等。 机器学习分类 我们都知道，机器学习可以分为三大类：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Lear ...
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2018-01-08 01:11:02
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这一节课很零碎。 1. 神经网络到底在干嘛？ 浅层的是具体的特征（比如边、角、色块等），高层的更抽象，最后的全连接层是把图片编码成一维向量然后和每一类标签作比较。如果直接把图片和标签做像素级的最近领域分类，误差很大，但是转成编码之后就准多了。 可以用PCA可视化最后一层的特征，深度学习领域更高阶的做 ...
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2017-12-09 13:14:11
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static修饰的成员变量和成员方法独立于该类的任何对象。也就是说，它不依赖类特定的实例，被类的所有实例共享。 只要这个类被加载，Java虚拟机就能根据类名在运行时数据区的方法区内定找到他们。因此，static对象可以在它的任何对象创建之前访问，无需引用任何对象。 1、static变量 按照是否静态 ...
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2017-11-19 01:55:15
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1. Supervised Learning 监督学习：通过已标注的数据，来判断已有的数据 2. Unsupervised Learning 无监督学习：通过判断的数据的关键特征，来自动分类 应用： 图像分析 计算机视觉 语言分析 生物监测 机器控制 经验科学 智能健康 过程： 建模，训练数据集，提 ...
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2017-10-25 00:42:24
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根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致划分为两大类：“监督学习”和“无监督学习”，分类和回归是前者的代表，聚类是后者的代表。 归纳与演绎--科学推理的两大基本手段。 机器学习的发展历程： 课后习题： 1.1假设数据集有n种属性，第i个属性可能的取值有ti种，加上该属性的泛化取值(*)，所以可能 ...
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2017-09-26 16:05:12
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提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧 提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧 标签： 深度学习 2016-09-24 21:28 6650人阅读 评论(0) 收藏 举报 标签： 深度学习 2016-09-24 21:28 6650人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 深度学习（4） 分类 ...
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2017-09-25 22:03:04
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