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com/data/forums/attachment/forum/202108/04/105156dxvyfdoaeoob1d2w.png) ```python #插播學(xué)習(xí)一下reshape,總體順序還是不變，但切分點(diǎn)變了 import numpy as np int_array=np.array([i for
這里談到了獨(dú)熱編碼one-hot，獨(dú)熱編碼是用來表示標(biāo)簽數(shù)據(jù)的。前面已經(jīng)知道了，標(biāo)簽數(shù)據(jù)很簡(jiǎn)單，就是表示0-9范圍內(nèi)的一個(gè)數(shù)字。 說實(shí)話獨(dú)熱編碼有什么用處，真的還沒有理解。還有什么歐式空間的概念啊，都很陌生。 看看代碼吧。 ```python #獨(dú)熱編碼示例。 x=[3,4] tf
可視化還是比較重要的，因?yàn)閿?shù)據(jù)能在圖形上看到，會(huì)更直觀，更符合人的認(rèn)知思維。 這里先來展示一下loss的可視化。 用matplot將列表值畫出來，調(diào)用非常簡(jiǎn)單 plt.plot(loss_list) 橫坐標(biāo)是列表中的索引，縱坐標(biāo)是列表值，也就是loss值。 可以看到，曲線在收斂了
有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)說的非常厲害，適用于下棋和游戲這一類領(lǐng)域，基本邏輯是正確就獎(jiǎng)勵(lì)，錯(cuò)誤就懲罰來做一個(gè)學(xué)習(xí)。那么無監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用模式是什么呢？說出來之后你就會(huì)覺得無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有那么神秘了，那就是聚類。一個(gè)比較典型的例子就是超市里貨架商品擺放，
對(duì)于如何處理估計(jì)不確定性的這個(gè)問題，貝葉斯派的答案是積分，這往往會(huì)防止過擬合。積分當(dāng)然是概率法則的應(yīng)用，使貝葉斯方法容易驗(yàn)證，而頻率派機(jī)器學(xué)習(xí)基于相當(dāng)特別的決定構(gòu)建了一個(gè)估計(jì)，將數(shù)據(jù)集里的所有信息歸納到一個(gè)單獨(dú)的點(diǎn)估計(jì)。貝葉斯方法和最大似然方法的第二個(gè)最大區(qū)別是由貝葉斯先驗(yàn)分布造
有時(shí)候，在 x 的所有可能值下最大化或最小化一個(gè)函數(shù) f(x) 不是我們所希望的。相反，我們可能希望在 x 的某些集合 S 中找 f(x) 的最大值或最小值。這被稱為約束優(yōu)化 (constrained optimization)。在約束優(yōu)化術(shù)語中，集合 S 內(nèi)的點(diǎn) x
標(biāo)量：一個(gè)標(biāo)量就是一個(gè)單獨(dú)的數(shù)，不同于線性代數(shù)中大多數(shù)概念會(huì)涉及到多個(gè)數(shù)。我們用斜體表示標(biāo)量。標(biāo)量通常賦予小寫的變量名稱。當(dāng)我們介紹標(biāo)量時(shí)，會(huì)明確它們是哪種類型的數(shù)。比如，在定義實(shí)數(shù)標(biāo)量時(shí)，我們可能會(huì)說“讓s ∈ R 表示一條線的斜率”；在定義自然數(shù)標(biāo)量時(shí)，我們可能會(huì)說“讓n
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
Multinoulli 分布 (multinoulli distribution) 或者分類分布 (categorical distri-bution) 是指在具有 k 個(gè)不同狀態(tài)的單個(gè)離散型隨機(jī)變量上的分布，k 是有限的。2 Multinoulli 分布的參數(shù)是向量
我們可以使用最大似然估計(jì)找到對(duì)于有參分布族 p(y | x; θ) 最好的參數(shù)向量 θ。我們已經(jīng)看到，線性回歸對(duì)應(yīng)于分布族p(y | x; θ) = N (y; θ?x, I).通過定義一族不同的概率分布，我們可以將線性回歸擴(kuò)展到分類情況中。如果我們有兩個(gè)類，類 0 和類 1，那么我們只需要指定這兩類之一的概率。類
房?jī)r(jià)的tf2版本，有一些變化。 1是直接使用sklearn.preprocessing里的scale來做歸一化，更簡(jiǎn)單便捷 2不是一股腦將數(shù)據(jù)全用于訓(xùn)練，劃分了分別用于訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試的數(shù)據(jù) 3損失函數(shù)，優(yōu)化器方面，代碼有變化，頭疼~ 4對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有做打散的操作 代碼如下： 最
還有一個(gè)是vggnet，他的問題是參數(shù)太大。深度學(xué)習(xí)的問題：1面向任務(wù)單一，依賴于大規(guī)模有標(biāo)簽數(shù)據(jù)，幾乎是個(gè)黑箱模型?，F(xiàn)在人工智能基本由深度學(xué)習(xí)代表了，但人工智能還有更多。。。然后就開始講深度學(xué)習(xí)的開發(fā)框架。先整了了Theano，開始于2007年的加拿大的蒙特利爾大學(xué)。隨著ten
那怎么做歸一化呢，方法比較簡(jiǎn)單，就是 （特征值 - 特征值最小者）/（特征值最大值 - 特征值最小者） 這樣歸一化后的值，范圍在 [0,1]之間。 標(biāo)簽值是不需要做歸一化的哦 放一下有修改的代碼，以及訓(xùn)練的結(jié)果： ```python #做歸一化,對(duì)列index是0到11的特征值做歸一化
說道：矩陣運(yùn)算，是機(jī)器學(xué)習(xí)的基本手段，必須要掌握。 所以后面有線性代數(shù)、矩陣運(yùn)算的基本介紹。 標(biāo)量是一個(gè)特殊的向量（行向量、列向量），向量是一個(gè)特殊的矩陣；這樣說來，標(biāo)量，也是一個(gè)特殊的矩陣，一行一列的矩陣。 看代碼吧 ```python import numpy as np ```
Variable來聲明來創(chuàng)建變量，它是會(huì)變的，在訓(xùn)練中學(xué)習(xí)到的，所以給它的初值是多少是無所謂的然后就是怎么樣來訓(xùn)練模型了訓(xùn)練模型就是一個(gè)不斷迭代不斷改進(jìn)的過程首先是訓(xùn)練參數(shù)，也就是超參，一個(gè)是迭代次數(shù)train_epochs，這里設(shè)置為10，根據(jù)復(fù)雜情況，可能上萬次都可能的。一個(gè)是學(xué)習(xí)率learning_rate，這里默認(rèn)為0
這里用的損失函數(shù)是采用均方差（Mean Square Error MES），還有一個(gè)是交叉熵（cross-entropy）這個(gè)tf都提供了方法，這樣寫：loss_function=tf.reduce_mean(tf.squre(y-pred))這里pred是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，就是調(diào)用模型
什么是深度？深度就是簡(jiǎn)單的量變。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就是每一層的節(jié)點(diǎn)搞多一點(diǎn)，層數(shù)也搞多一點(diǎn)。但是如果說網(wǎng)絡(luò)越深，節(jié)點(diǎn)越多，表現(xiàn)能力就越好，這個(gè)我看未必，過猶未及嘛深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身沒再多講，講的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是CNN。這個(gè)是在60年代的時(shí)候，在研究貓的神經(jīng)元時(shí)發(fā)現(xiàn)的，199
從清華鏡像下載python3的anaconda，然后安裝anaconda，安裝后，會(huì)用到他的prompt和jupyter notebook. 然后設(shè)置anaconda的源為清華鏡像，安裝tensorflow?？砂惭b不帶gpu的。教學(xué)夠用了。這里版本是1.2. 安裝好之后，做一個(gè)簡(jiǎn)
本實(shí)驗(yàn)是基于MRS服務(wù)中的Spark組件對(duì)學(xué)習(xí)偏好進(jìn)行分析，并進(jìn)行系統(tǒng)推薦。實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)表來自用戶選課評(píng)分表，通過繪制學(xué)生學(xué)習(xí)行為的關(guān)系圖，基于協(xié)同過濾算法揭示學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好，從而分析不同類型學(xué)生學(xué)習(xí)課程的行為差異。
企業(yè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)行欺騙欺詐檢測(cè)、推薦引擎、流分析、需求預(yù)測(cè)和許多其他類型的應(yīng)用。這些工具隨著時(shí)間的推移而不斷改進(jìn)，因?yàn)樗鼈償z取更多的數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)中找到相關(guān)性和模式。 深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)，在2012年，幾位計(jì)算機(jī)科學(xué)家就這個(gè)主題發(fā)表論文時(shí)表明機(jī)器學(xué)習(xí)將變得更加流行
