作者有话说 最近学习了一下BP神经网络,写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码,该随笔会比较简略,对一些简单的细节不加以说明. 目录 BP算法简要推导 应用实例 PYTHON代码 BP算法简要推导 该部分用一个$2\times3\times 2\times1$的神经网络为例简要说明BP算法的步骤. 向前计算输出 反向传播误差  权重更新  应用实例 鸢尾花数据集一共有150个样本,分为3个类别,每个样本有4个特征,(数据集链接:http://archive.ics.uci.edu/ml/datas

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

Hinton等人最新研究:大幅提升模型准确率,标签平滑技术到底怎么用? 2019年07月06日 19:30:55 AI科技大本营 阅读数 675   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/94926752 作者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation def load_data(): ''' 加载数据集 ''' digits = datasets.load_digits() ###### 混洗样本 ######## rng =

pLSA模型--基于概率统计的pLSA模型(probabilistic Latent Semantic Analysis,概率隐语义分析),增加了主题模型,形成简单的贝叶斯网络,可以使用EM算法学习模型参数.概率潜在语义分析应用于信息检索,过滤,自然语言处理,文本的机器学习或者其他相关领域. D代表文档,Z代表主题(隐含类别),W代表单词: P(di)表示文档di的出现概率, P(zk|di)表示文档di中主题zk的出现概率, P(wj|zk)表示给定主题zk出现单词wj的概率.每个主题在

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d

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公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇文章来介绍随机森林(RandomForest)算法. 1,集成算法之 bagging 算法 在前边的文章<AdaBoost 算法-分析波士顿房价数据集>中,我们介绍过集成算法.集成算法中有一类算法叫做 bagging 算法. bagging 算法是将一个原始数据集随机抽样成 N 个新的数据集.然后将这 N 个新的数据集作用于同一个机器学习算法,从而得到 N 个模型,最终集成一个综合模型. 在对新的数据

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch

LVS-->Linux Virtual Server 实现算法-->静态/动态,共10种 静态算法:     rr(round robin):         解析:轮叫算法,即0-9循环选用Real Server     wrr(weight round robin):         解析:带有权重的轮叫,轮叫一遍后,根据记录信息+随后信息,选出资源空闲的进行选择     sh(source hash):         解析:以原地址为基准的hash,用于持久链接,以Client为基准,

摘要 BLSTM解码时,解码器需要等待整个音频到达后才开始解码,因为时间反方向的前向传播需要末尾的历史信息.BLSTM这一延时问题使其不适用与实时语音识别.context-sensitive-chunk BLSTM(CSC-LSTM)和latency-controlled BLSTM(LC-BLSTM,延时控制-双向LSTM)都将整句切分为数个chunks.通过在每个chunk中添加左右上下文帧,并以chunk为单位进行前向计算,BLSTM的延迟可以控制为一个chunk左右的时长,并且与传统BL

搭建了自己的博客平台,本文地址:http://masikkk.com/blog/DPM-model-visualization/ DPM源代码(voc-release)中的模型可视化做的还算相当炫酷的,能够让我们直观的看到训练好的模型,甚至我们不用去做模型的评价,直接依据肉眼的观察.就能大致了解一个目标训练的好不好,比方我训练一个人体模型.那他的可视化图当然就是越接近人体越好. 以下是对DPM源代码中有关模型可视化部分代码的分析,通过分析这些代码.有助于更好的理解DPM模型. 注意:我的源代码版

save =  tf.train.Saver() 通过save. save() 实现数据的加载 通过save.restore() 实现数据的导出 第一步: 数据的载入 import tensorflow as tf #创建变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2], name='v1')) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], name='v2')) #初始化变量 init_op = tf.global_v

一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了 三:函数介绍: tf.nn.drop(x,  keep_prob, noise_shape=None, seed=Non

版本说明 Python version: 3.6.6 |Anaconda, Inc.| (default, Jun 28 2018, 11:21:07) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] NumPy version:1.17.4 pandas version:0.25.3 scikit-learn version:0.19.0 graphviz version:0.13.2 scipy version:1.3.3 matplotlib version:3.1.2 IPyth

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 随着互联网的发展,文本分析越来越受到重视.由于文本格式的复杂性,人们往往很难直接利用文本进行分析.因此一些将文本数值化的方法就出现了.LDA就是其中一种很NB的方法. LDA有着很完美的理论支撑,而且有着维度小等一系列优点.本文对LDA算法进行介绍,欢迎批评指正. 本文目录: 1.Gamma函数 2.Dirichlet分布 3.LDA文本建模 4.吉普斯抽样概率公式推导 5.使用LDA 1.Gamma函数 T(x

GMM即高斯混合模型,下面根据EM模型从理论公式推导GMM: 随机变量X是有K个高斯分布混合而成,取各个高斯分布的概率为φ1,φ2,... ,φK,第i个高斯分布的均值为μi,方差为Σi.若观测到随机变量X的一系列样本x1,x2,...,xn,试估计参数φ,μ,Σ. E-step M-step 将多项分布和高斯分布的参数带入EM模型: 对均值求偏导:   令上式等于0,解的均值: 高斯分布的方差:求偏导,等于0: 多项分布的参数: 得到 拉格朗日乘子法: 由于多项分布的概率和为1,建立拉格朗日方

  一.案例背景 在产品迭代过程中,通常需要根据用户的属性进行归类,也就是通过分析数据,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益. 本案例是基于某互联网公司的实际用户购票数据为研究对象,对用户购票的时间,购买的金额进行了采集,每个用户用手机号来区别唯一性.数据分析人员根据用户购买的时间和金额,通过建立RFM模型,来计算出用户最近最近一次购买的打分,用户购买频率的打分,用户购买金额的打分,然后根据三个分数进行一个加权打分,和综合打分.业务人员可以根据用户的打分情况,对不同的用户进行个

,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, 1 % Exercise 1: Linear regression with multiple variables %% Initialization %% ================ Part 1: Featu

相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试,作为零算法基础实现图像分类和物体检测的”神器”,支持使用少量训练数据,使用通用算法训练,就能很快得到一个图像分类模型.最近百度EasyDL又增加了新的算法AutoDL Transfer (高精度算法).AutoDL Transfer是百度研发的AutoDL技术之一,结合模型网络结构搜索.迁移学习技术.并针对用户数据进行自动优化的模型,与通用算法相比,训练时间稍长,但更适用于图像的细分类场景,例如,通用算法可适用于区分猫和狗,但如果要

模型量化 什么是量化 模型的weights数据一般是float32的,量化即将他们转换为int8的.当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如 二进制神经网络:在运行时具有二进制权重和激活的神经网络,以及在训练时计算参数的梯度. 三元权重网络:权重约束为+1,0和-1的神经网络 XNOR网络:过滤器和卷积层的输入是二进制的. XNOR 网络主要使用二进制运算来近似卷积. 现在很多框架或者工具比如nvidia的TensorRT,xilinx的DNNDK,TensorFlow