機器學習基礎unsupervised 和supervised學習

阿新 • • 發佈：2019-01-21

無監督學習/非監督式學習(unsupervised learning):設計分類器時候，用於處理未被分類標記的樣本集。監督學習中在給予計算機學習樣本的同時，還告訴計算各個樣本所屬的類別。若所給的學習樣本不帶有類別資訊,就是無監督學習

無監督學習/非監督式學習(unsupervised learning):設計分類器時候，用於處理未被分類標記的樣本集。監督學習中在給予計算機學習樣本的同時，還告訴計算各個樣本所屬的類別。若所給的學習樣本不帶有類別資訊,就是無監督學習 (adsbygoogle = window.ad

偏差/方差（bias/variance）優化完成後，你發現網路的表現不盡如人意，這時診斷網路處於高偏差/高方差狀態是對你下一步調參方向的重要指導。與經典機器學習演算法有所不同，因為深度神經網路通常要處理非常高維的特徵，所以網路可能同時處於高偏差/高方差的狀

今天來學習矩陣的建立和一些基本運算 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : numpy7.py import numpy as np # numpy基

今天繼續來講numpy中的一些基本函式使用。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : numpy6.py import numpy as np # n

今天來學習numpy讀取檔案和儲存檔案的兩個函式。因為後面的機器學習我們需要從各種檔案之中載入資料到numpy中，所以這兩個函式尤為重要，我對這兩個函式的每個引數都有詳細講解，但是還是希望大家親自試一下。本次的eye1.txt檔案由程式自動建立，eye2.txt檔案需要我們自己建

今天主要來學習numpy中的一些特殊矩陣的建立，他們在機器學習中有很大的作用 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : numpy4.py import

今天繼續來學習numpy。學習有關複數矩陣在numpy中的建立和使用。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : numpy3.py import

今天繼續來學習numpy。學習一件事情最重要的是持之以恆，我自己也知道這個部落格系列應該不會有很多人觀看和學習。我自己覺得看視訊相對於看書學的快一些。但是無論哪一種學習形式，你必須要自己動手實踐。以後我儘量在程式碼裡面進行講解，大家直接看程式碼註釋就可以。 talk i

這節課我們來學習numpy的一些基本的操作和屬性。為什麼這樣安排學習課程呢？我覺得這樣交叉學習，使用到什麼的時候就去檢視，對於numpy也好還是matplotlib的學習也好。他們的內容有很多，要想全部掌握還是很難的，只有不斷的自己去實踐，遇到什麼不知道的問題就去學習。而

今天來學習第四種畫子圖的方法。也就是plt.subplots( ).注意區別於plt.subplot( )函式。先來看看程式碼： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇

今天我們來學習第三種畫子圖的方法。主要使用到的模組是matplotlib.gridspec 學習過程請參考程式碼裡面的註釋：全部程式碼如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayC

常用的梯度下降梯度下降是線性迴歸的一種(Linear Regression) 1）Adam Adam(Adaptive Moment Estimation)本質上是帶有動量項的RMSprop，它利用梯度的一階矩估計和二階矩估計動態調整每個引數的學習率。

中繼監督優化(intermediate supervision) 如果直接對整個網路進行梯度下降，輸出層的誤差經過多層反向傳播會大幅減小，即發生vanishing gradients現象。為解決此問題，在每個階段的輸出上都計算損失。這種方法可以保證底層引數正

第二天更新今天我們來學習怎麼使用matplotlib和numpy來做一個簡單的影象。先從程式碼入手，程式碼介紹如下：我們要做一個y=x*x的影象，也就是初中經常學的一元二次函式的影象。 x

整個教程有參考網上其他一些大牛的看法，總體的教學應該是從numpy和matplotlib開始教學，然後最後進入SK-learn學習，整個課程的程式碼之後會推送到github上面去。對於教程，採用程式碼註

lag 編程算法 ron java學習 XML col add servlet Java是一門面向對象編程語言，Java語言具有封裝、繼承、多態三個特性，這三個特征又使得Java語言比其他編程語言的功能更加強大強大、用起來更加簡單。Java語言作為靜態面向對象編程語言的代

1、tensorflow框架基礎問題 ①tensorflow-gpu版環境配置為了在伺服器GPU上進行加速運算，安裝tensorflow-gpu版，安裝預設gpu版本之後發現tensorflow無法使用，在於最新tensorflow-gpu版與伺服器已有的NVIDIA平行計算架構CUDA9

重要知識點：激勵函式（activation function） softmax layer Lecture 1: Introduction of Deep Learning 1. 深度學習的步驟機器學習的步驟： Step 1: 定義一個函式集合(define

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