L1-031. 到底是不是太胖了 据说一个人的标准体重应该是其身高（单位：厘米）减去100、再乘以0.9所得到的公斤数。真实体重与标准体重误差在10%以内都是完美身材（即 |真实体重-标准体重| < 标准体重x10%）。已知1市斤=0.5公斤。现给定一群人的身高和实际体重，请你告诉他们是否太胖或太瘦 ...
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2018-03-20 19:41:22
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（一）学习总结 1.在java中通过Scanner类完成控制台的输入，查阅JDK帮助文档，Scanner类实现基本数据输入的方法是什么？不能只用文字描述，一定要写代码，通过具体实例加以说明。 ··· import java.util. ; public class ABC { public stat ...
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2018-03-15 22:10:14
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7 * 轨迹的误差 在根目录下新建了build文件 把数据文件放入其中 ，编写了估计误差的ground_error.cpp文件和CMakeLists.txt 文件，代码如下 运行截图如下，与参考答案一致 ...
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2018-03-15 21:05:05
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交叉验证之前的知识：我们如何评估一个模型 当我们想要测试我们的模型效果怎么样的时候，最好的方法是在实际的样本当中进行测试，这样可以测试出模型的泛化误差，但是实际的样本是没有标签的，所以这是一个悖论，我们无法知道样本的泛化误差。 假如我们在我们训练模型的数据上面直接进行测试的话，结果会很好，会出现过拟 ...
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2018-03-13 14:01:11
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2.1经验误差与过拟合 2.2评估方法 2.2.1留出法 2.2.2交叉验证法 2.2.3自助法 2.2.4调参与最终模型 2.3性能度量 2.3.1错误率与精度 2.3.2查准率、查全率与F1 2.3.3ROC与AUC 2.3.4代价敏感错误与代价曲线 2.4比较检验 2.4.1假设检验 2.4. ...
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2018-03-12 00:02:41
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无偏估计：估计量的均值等于真实值，即具体每一次估计值可能大于真实值，也可能小于真实值，而不能总是大于或小于真实值（这就产生了系统误差）。估计量评价的标准：（1）无偏性 如上述（2）有效性 有效性是指估计量与总体参数的离散程度。如果两个估计量都是无偏的，那么离散程度较小的估计量相对而言是较为有效的。即... ...
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2018-03-10 14:13:33
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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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参考文章 神经网络基础 Neural Networks and Deep Learning. Michael A. Nielsen 一文弄懂神经网络中的反向传播法：讲的很详细，用实例演示了反向传播法中权重的更新过程，但是未涉及偏置的更新 假设一个三层的神经网络结构图如下： 对于一个单独的训练样本x其 ...
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2018-03-10 00:24:15
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如何引用 Keras? 如何在 GPU 上运行 Keras? 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型？ "sample", "batch", "epoch" 分别是什么？ 如何保存 Keras 模型？ 为什么训练集误差比测试集的误差高很多？ 如何获取中间层的输出？ 如何用 Keras 处理超过内... ...
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2018-03-10 00:22:32
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神经网络一般是由多层网络结构组成，每层都是有感知器组成，各层之间的连接方式多种多样，如全连接。感知器中最常用的是线性感知器，定义为： 对于一个感知器，其常用的误差定义为： 其中D是训练样例集合，是训练样例 d 的目标输出，是线性单元对训练样例 d 的输出。定为模型参数的函数。【 公式源码: E(\v ...
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2018-03-10 00:17:09
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