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人工神經網絡概念梳理與實例演示
2018-08-17
人工神經網絡概念梳理與實例演示 神經網絡是一種模仿生物神經元的機器學習模型，數據從輸入層進入并流經激活閾值的多個節點。 遞歸性神經網絡一種能夠對之前輸入數據進行內部存儲記憶的神經網絡，所以他們能 ...

Spark是什么？用Spark進行數據分析

Spark是什么？用Spark進行數據分析
2018-07-18
Spark是什么？用Spark進行數據分析 1什么是Apache Spark？ Apache Spark是一個為速度和通用目標設計的集群計算平臺。 從速度的角度看，Spark從流行的MapReduce模型繼承而來，可以更有效地支持多種類型的 ...
機器學習與數據挖掘的學習路線圖
2018-07-04
機器學習與數據挖掘的學習路線圖 說起機器學習和數據挖掘，當然兩者并不完全等同。如果想簡單的理清二者的關系，不妨這樣來理解，機器學習應用在數據分析領域 = 數據挖掘。同理，如果將機器學習應用在圖像處理 ...

數據科學目標、挑戰以及門派

數據科學目標、挑戰以及門派
2018-06-07
數據科學目標、挑戰以及門派 隨著云計算和人工智能的發展，數據科學這門新的綜合學科被越來越多的人所熟知，業界也普遍看好其在未來的發展前景。體現在就業市場上，與這個行業相關的數據科學家和數據工程師成為 ...

大數據時代下數據挖掘技術的應用

大數據時代下數據挖掘技術的應用
2018-06-05
大數據時代下數據挖掘技術的應用 隨著社會信息化的迅速發展，無論是數據的變化速率，還是數據的新增種類都在不斷更新，數據研究變得越來越復雜，這意味著“大數據時代”到來。2011年，互聯網數據中心（internet ...
訓練集、驗證集和測試集的意義
2018-03-28
訓練集、驗證集和測試集的意義 在有監督的機器學習中，經常會說到訓練集（train)、驗證集（validation）和測試集（test），這三個集合的區分可能會讓人糊涂，特別是，有些讀者搞不清楚驗證集和測試集有什么區別 ...

矩陣分解中的損失函數

矩陣分解中的損失函數
2018-03-25
矩陣分解中的損失函數 簡單記錄一下矩陣分解的損失函數 矩陣分解的一般形式可以表示為 V = WH 其中V是m*n矩陣， W是m*r矩陣，H是r*n矩陣 一般來說r會比較小，這樣能達到矩陣分解的目的， 矩陣分解 ...
Python實現簡單多線程任務隊列
2018-02-19
Python實現簡單多線程任務隊列 最近我在用梯度下降算法繪制神經網絡的數據時，遇到了一些算法性能的問題。梯度下降算法的代碼如下（偽代碼）： defgradient_descent():   # the grad ...

深度學習已成功應用于這三大領域

深度學習已成功應用于這三大領域
2017-11-20
深度學習已成功應用于這三大領域 在本章中，我們將介紹如何使用深度學習來解決計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業領域中的應用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應用中所需的大規模神經網絡的實 ...

數據科學的基本內容

數據科學的基本內容
2017-10-31
數據科學的基本內容 什么是數據科學?它和已有的信息科學、統計學、機器學習等學科有什么不同?作為一門新興的學科，數據科學依賴兩個因素：一是數據的廣泛性和多樣性;二是數據研究的共性?，F代社會的各行各業都 ...

python實現邏輯回歸的方法示例

python實現邏輯回歸的方法示例
2017-10-02
python實現邏輯回歸的方法示例 這篇文章主要介紹了python實現邏輯回歸的方法示例，這是機器學習課程的一個實驗，整理出來共享給大家， 本文實現的原理很簡單，優化方法是用的梯度下降。后面有測試結果。 ...

機器學習之Logistic回歸與Python實現

機器學習之Logistic回歸與Python實現
2017-07-24
機器學習之Logistic回歸與Python實現 logistic回歸是一種廣義的線性回歸，通過構造回歸函數，利用機器學習來實現分類或者預測。 一 Logistic回歸概述 Logistic回歸的主要思想是，根據現有的數據對分類邊 ...

從一個R語言案例學線性回歸

從一個R語言案例學線性回歸
2017-07-10
從一個R語言案例學線性回歸 數據分析師用r語言做數據分析的時候會很多，也有很多數據分析師對于用r語言不是很了解，下面就談論一下？ 線性回歸簡介：如下圖所示，如果把自變量（也叫independent variable） ...

詳解反向傳播算法

詳解反向傳播算法
2017-05-25
詳解反向傳播算法 反向傳播算法(Backpropagation)已經是神經網絡模型進行學習的標配。但是有很多問題值得思考一下： 反向傳播算法的作用是什么？ 神經網絡模型的學習算法一般是SGD。SGD需要用到損 ...

簡單易學的機器學習算法—極限學習機(ELM)

簡單易學的機器學習算法—極限學習機(ELM)
2017-03-23
簡單易學的機器學習算法—極限學習機(ELM) 一、極限學習機的概念     極限學習機(Extreme Learning Machine) ELM，是由黃廣斌提出來的求解單隱層神經網絡的算法。     ELM最大的 ...

機器學習常用算法（LDA,CNN,LR）原理簡述

機器學習常用算法（LDA,CNN,LR）原理簡述
2017-03-14
機器學習常用算法（LDA,CNN,LR）原理簡述 1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型，三層分別為：文檔層、主題層和詞層。該模型基于如下假設： 1）整個文檔集合中存在k個互相獨立的主題； 2）每一個主題是詞上的多項 ...

機器學習中使用的神經網絡

機器學習中使用的神經網絡
2017-03-14
機器學習中使用的神經網絡 這一小節介紹隨機梯度下降法（stochastic gradient descent）在神經網絡中的使用，這里首先回顧了第三講中介紹的線性神經網絡的誤差曲面(error surface)，如下圖所示。線性神經網絡對 ...

用R語言建立學生的學習表現和性格特征數據模型

用R語言建立學生的學習表現和性格特征數據模型
2017-02-26
用R語言建立學生的學習表現和性格特征數據模型 一、項目介紹： 方法包括以下步驟 S1：將個體表現數據輸入到數據庫； S2：建立學習者的學習表現數據庫和性格特征數據庫； S3：建立學習者的學習表現 ...

如何簡單通俗的理解交叉熵損失函數？

如何簡單通俗的理解交叉熵損失函數？
2020-07-24
前面小編給大家簡單介紹過損失函數，今天給大家繼續分享交叉熵損失函數，直接來看干貨吧。 一、交叉熵損失函數概念 交叉熵損失函數CrossEntropy Loss，是分類問題中經常使用的一種損失函數。公式為： ...
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