1>监督学习（分类）：先让机器学习一下每种花朵的样本数据，然后让他根据这些信息，对未标志出花朵种类的图像进行分类。 2>特征：我们把数据中所有测量的结果都叫特征。 2>交叉验证：极端的叫去一法（leave-one-out）从训练集中拿出一个样本，并在缺少这个样本的数据上训练一个模型，然后看模型是否能
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2016-02-20 22:51:34
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有了前面的准备，能够用Theano实现一个逻辑回归程序。逻辑回归是典型的有监督学习。 为了形象。这里我们如果分类任务是区分人与狗的照片。 首先是生成随机数对象 importnumpy importtheano importtheano.tensor as T rng= numpy.random 数据
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2016-02-08 21:15:57
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在WEEK 5中，作业要求完成通过神经网络(NN)实现多分类的逻辑回归(MULTI-CLASS LOGISTIC REGRESSION)的监督学习(SUOERVISED LEARNING)来识别阿拉伯数字。作业主要目的是感受如何在NN中求代价函数（COST FUNCTION）和其假设函数中各个参量(
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2016-02-01 01:58:48
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Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。
Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN，
1. 有监督学习和无监督学习
给定一组数据(inpu...
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2016-01-22 18:14:56
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非监督式学习：watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMzQ3NjQ2NA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="...
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2016-01-08 18:27:25
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原文网址：http://www.iteye.com/news/312701.我们应该会看到更为深层的模型，与如今的模型相比，这些模型可以从更少的训练样例中学习，在非监督学习方面也会取得实质性进展。我们应该会看到更精准有用的语音和视觉识别系统。2.我期望深度学习能够越来越多地被用于多模（multi-m...
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2016-01-07 10:03:25
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一、监督学习简介 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约....
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2015-12-29 16:12:30
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第二章：User Guide Supervised learning1 一般的线性模型下面的一些方法是用来处理输入变量和目标值之间具有线性关系的回归问题。以数学上的观念来看，如果是预测值，那么在这个公式中，我们抽象出向量作为coef_，而作为intercept_如果想使用一般的线性模型来处理分类问题...
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2015-12-10 21:55:15
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SOM是一种无监督学习的神经网络，先贴上最近写的一个利用SOM对图片进行压缩并恢复的简单应用，留个大坑：1.有空再来总结SOM的概念，学习过程，优化算法。2.把代码再用python和C++重新实现一遍作为编程练习。。。训练过程大致如下：将图片分解并形成输入向量X = {Xi}， 竞争层只设了一层，即...
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2015-12-06 14:24:16
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有了前面的准备，可以用Theano实现一个逻辑回归程序，逻辑回归是典型的有监督学习。为了形象，这里我们假设分类任务是区分人与狗的照片。首先是生成随机数对象[python]view plaincopyimportnumpyimporttheanoimporttheano.tensorasTrng=nu...
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2015-12-03 00:38:42
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