最近在看机器学习相关的书籍,顺便把每天阅读的部分写出来和大家分享,共同学习探讨一起进步!作为机器学习的第一篇博客,我准备从感知器开始,之后会慢慢更新其他内容。
在实现感知器算法前,我们需要先了解一下神经元(neuron)的工作原理,神经元有很多树突和一个轴突,树突(Dendrites)可以
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安装平台及环境
CPU:i9-9900k桌面级
GPU:RTX 2080移动版
系统:Ubuntu 18.04.3 LTS
1、在安装CUDA之
上篇博客我们说了感知器,这篇博客主要记录自适应线性神经元的实现算法及一些其他的训练细节,自适应线性神经元(简称为Adaline)由Bernard Widrow和他的博士生Tedd Hoff提出,对感知器算法进行了改进。
当然Adaline对输入向量x的处理和感知器是一样的,都是使用一个权重
1. 什么是强化学习
强化学习(reinforcement learning, RL)是近年来大家提的非常多的一个概念,那么,什么叫强化学习?
强化学习是机器学习的一个分支,和监督学习,非监督学习并列。
参考文献[1]中给出了定义:
Reinforcement learnin
BaseEstimator类用来处理输入数据的格式
类内的全局变量有[X,y,y_{required},fit_{required}]
[X,y]通过__setup_input()方法将[X,y]变为numpy.ndarray类型
如果输入数据没有[y], 则[y_{required} =
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本文出自:【奥特曼超人的博客】
本篇邀请了 “阿七” 做个 外挂辅助入门篇 分享,之前公众号也分享过了。
最近女朋友都在玩游戏,晚上还不理人,刚好近期对游戏
上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元,这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新,也可以称之为批量梯度下降(batch gradient descent)。假设现在我们数据集中拥有大量的样本,比如百万条样本,那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型,每更新一次权重向量,
一、ERNIE安装配置类问题
Q1:最适合ERNIE2.0的PaddlePaddle版本是?A1:PaddlePaddle版本建议升级到1.5.0及以上版本。
Q2:ERNIE可以在哪些系统上使用?A2:优化后各个系统都会支持,目前建议在Linux系统使用。
二、ERNIE使用类问题
Q
这一篇我们将开始使用scikit-learn的API来实现模型并进行训练,这个包大大方便了我们的学习过程,其中包含了对常用算法的实现,并进行高度优化,以及含有数据预处理、调参和模型评估的很多方法。
我们来看一个之前看过的实例,不过这次我们使用sklearn来训练一个感知器模型,数据集还是I
分享嘉宾:孙宇,百度NLP主任研发架构师、语义计算技术负责人。
本文根据作者在“2019自然语言处理前沿论坛”语义理解主题的特邀报告整理而成。
本报告提纲分为以下3个部分:
· 语义表示
· 语义匹配
· 未来重点工作
语义计算方向在百度NLP成立之初就开始研究,研究
导读:本文将主要介绍高德在高精地图地面标识识别上的技术演进,这些技术手段在不同时期服务了高精地图产线需求,为高德地图构建高精度地图提供了基础的技术保证。
1.面标识识别
地面标识识别,指在地图道路中识别出各种类型的地面标识元素,如地面箭头、地面文字、时间、地面数字、减速带、车距确认线、
一、神经网络(Neural NetWorks)的基本结构
神经网络是由神经层(layer)搭建起来的。由输入层,隐藏层、输出层组成。输入层就是特征的输入;隐藏层有多层,包含神经网络自生成的新特征(输入特征的多次项组合);输出层为预测结果。简单的神经网络如下图所示:
其中$a_
目录
1.引言
什么是泛化呢?
先举个栗子:
小明和小李都上了高三。小明头脑机灵,一边刷着五年高考三年模拟一边总结做题规律,而小李一门心思刷题,一套完了又一套,刷的试卷堆成山了却没有对错题进行总结。高考结束成绩公布,小明超出一本线几十分
一、 Logistic回归与Logistic函数
分类问题的标签可以是$yepsilon left { 0,1 right },yepsilon left { 0,1,2 right },yepsilon left { 0,1,2,3,... right }$,对应分别为二元、三元、
目前人工智能Artificial Intelligence主要分为两大分支:
计算机视常见:Computer Vision,简称CV
CV主要是研究如何让机器看懂世界的一种技术,通过各种光学传感器来代替人眼对目标对象进行识别,跟踪和检测,使机器能够处理输入的各种图像和视频。
自
一:单变量线性回归(Linear regression with one variable)
背景:在某城市开办饭馆,我们有这样的数据集ex1data1.txt,第一列代表某个城市的人口,第二列代表在该城市开办饭馆的利润。
我们将数据集显示在可视图,可以看出跟某个线性方程有
我们知道感知器算法对于不能完全线性分割的数据是无能为力的,在这一篇将会介绍另一种非常有效的二分类模型——逻辑回归。在分类任务中,它被广泛使用
逻辑回归是一个分类模型,在实现之前我们先介绍几个概念:
几率(odds ratio):[
frac {p}{(1-p)}
]
其中p表示样本为正例的
本系列笔记记录了学习TensorFlow2的过程,主要依据
https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book
进行学习
首先需要明确TensorFlow 是一个面向于深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张
我们在上篇笔记中介绍了感知机的理论知识,讨论了感知机的由来、工作原理、求解策略、收敛性。这篇笔记中,我们亲自动手写代码,使用感知机算法解决实际问题。
先从一个最简单的问题开始,用感知机算法解决OR逻辑的分类。
import numpy as np
import matplotlib.pyp
有这么一副图像,可以看到,图像上有很多噪点:
高频信号,就好像平地耸立的山峰:
看起来很显眼。
平滑这座山峰的办法之一就是,把山峰刨掉一些土,填到山峰周围去。用数学的话来说,就是把山峰周围的高度平均一下。
平滑后得到:
4.2 计算
卷积可以帮助实现这个平滑算法。
有噪点的