- 博客(12)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 吃瓜教程｜Task5（阅读西瓜书第6章）
文章目录1 间隔与支持向量2 对偶问题2.1 SMO3 核函数4 软间隔与正则化5 支持向量回归6 核方法1 间隔与支持向量给定训练样本集D，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。直观上看，应该去找位于两类训练样本“正中间”的划分超平面，即如图所示中间的曲线，因为该划分超平面对训练样本局部扰动的“容忍”性最好，也就是说，该划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见事例的泛化能力最强。超平面方程如下描述：其中ω\omegaω为法向量，决定了超
2021-12-02 20:38:12
612
原创 吃瓜教程｜Task4（阅读西瓜书第5章）
文章目录1 神经元模型2 感知机与多层网络3 误差逆传播算法4 全局最小与局部极小5 其他常见神经网络5.1 RBF网络5.2 ART网络5.3 SOM网络5.4 级联相关网络5.5 Elman网络5.6 Boltzmann机6 深度学习1 神经元模型神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络神经元接收来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。典型激活函数有“
2021-11-27 18:16:16
229
原创 吃瓜教程｜Task4（阅读西瓜书第5章）
文章目录1 神经元模型2 感知机与多层网络3 误差逆传播算法4 全局最小与局部极小5 其他常见神经网络5.1 RBF网络5.2 ART网络5.3 SOM网络5.4 级联相关网络5.5 Elman网络5.6 Boltzmann机6 深度学习1 神经元模型神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络神经元接收来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。典型激活函数有“
2021-11-27 18:06:46
934
原创 吃瓜教程｜Task2（阅读西瓜书第3章）
文章目录一元线性回归多元线性回归对数几率回归二分类线性判别分析类别不平衡问题（Class-imbalance)一元线性回归输入的属性数目只有一个，对于离散属性，通过连续化的方式将其转化为连续值。学得：最小二乘法：基于均方误差最小化来进行模型求解，分别对w、b求偏导，同时令式子为0，可以求到w，b的闭式解。多元线性回归输入的属性数目有多个，同样试图学得：这里同样利用最小二乘法来对w，b进行估计，有求导为零可以得到w，b的符号解如下：最终得到线性回归模型：对数几率回归又叫作逻
2021-11-22 15:26:06
700
原创 吃瓜教程｜Task1（概览西瓜书第1、2章）
前言之前有概述性的看过西瓜书，但中间看到很多不会的内容都会选择性的跳过。这次借Datawhale组队学习的机会再温习一遍西瓜书，争取把基础打牢固一些，方便后面理论方面可以更进一步的推进。当然顺便也练习自己写博客的能力。概述机器学习常分为两类监督学习：分类、回归无监督学习：聚类归纳偏好（inductive bias):维基百科机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，称为“归纳偏好”“没有免费的午餐”定理（No Free Lunch Theorem, NFL):维基百科当任何两种优化算法
2021-11-16 16:53:43
868
原创 UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0x80 in position 0: invalid start byte
《机器学习实战》第二章决策树中报错报错：UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0x80 in position 0: invalid start byte内容：fr = open(filename)修改：fr = open(filename, ‘rb’)分析：rb代表读取二进制文件...
2021-10-27 09:25:01
1251
原创 计算机推免资源（不定期更新）
记录一些自己推免过程中收藏的链接，希望对各位有所帮助。导师研控：导师评价网之前的数据被爬下来做成的网站。查导师：微信小程序，与研控类似。NLP导师ML/DM导师CV导师NLP/IR/DM导师面试75道程序员面试逻辑题和答案专业课面试题汇总专业课、科研面试提问专业课+项目提问项目+专业课线性代数复习专业课复习汇总计算机网络面试数据结构面试科研提问线性分类器和非线性分类器深度学习与机器学习机器学习复试总结人工智能复试总结深度学习提问1深度学习提问2深度学习面试1
2021-10-06 15:51:36
749
1
原创 计算机推免经历（西工大、南开、电科、哈工大威海）
个人背景学习背景：南方末流211，夏令营4/115，预推免3/115英语成绩：Cet-4（501），Cet-6（434）竞赛经历：数学竞赛省一、数学建模省二、天梯赛省一科研经历：语义分割项目一个，无论文夏令营情况夏令营因为当时在期末时间段，上下几名绩点也相差不大，所以绝大数的时间都用来复习期末考试，没有联系导师，只是关注网上院校信息，出一个报一个。当时自己也是心气高，基本上都是报的计算机学院计算机专业，最后确实发现自己是陷入了战略错误，真是被拒到怀疑人生了。报的唯一一所211也被拒了，
2021-10-06 13:37:23
6389
3
原创 语义分割学习知识点链接汇总
零、前言列举一些自己学习语义分割学习的一些知识点链接，记录自己的入门学习过程，同时方便自己随时回顾复习。一、语义分割综述语义分割综述1语义分割综述2语义分割综述3语义分割常用网络二、语义分割网络学习FCNFCN1FCN2U-Net图片上采样和下采样卷积网络中的通道(Channel)和特征图随机梯度下降法梯度下降过程形态学运算语义分割误差类别深度学习CNN图像分割小结overlap-tile策略弹性形变（数据增强）1x1卷积RefineNet空洞卷积端到端训
2021-10-04 12:41:17
209
原创 计算机保研科研经历——深度学习提问
因为简历里面有深度学习相关的项目，所以面试时被问了一些深度学习上的问题，这里列举出来，给后面的学弟学妹们提供参考。1.什么是激活函数？激活函数的作用是什么？2.什么是欠拟合和过拟合？如何解决？3.什么是卷积？有什么作用？（图像中的卷积含义、信号处理中的含义）4.什么是损失函数？常见损失函数有哪些？损失函数的作用？5.BN层是什么？作用？6.Bias和Virance的区别，Bias（偏差）和Virance（方差）解决方法7.几种优化算法（sgd、momentum、rmsprop、A
2021-10-03 10:49:22
1486
原创 记录IDEA连接MySQL，超完整版(Mac OS + IDEA旗舰版 + MySQL 8.0.22）
又是被Java课程设计折磨的几周…1. 安装IDEA这个直接到官网下载不用多说官网下载地址（点我）这里有旗舰版（Ultimate)和社区版（Community），旗舰版只有30天的试用期，社区版是免费的，我用的是旗舰版（学校邮箱注册有一年的使用期），这个可以网上找找验证码。IDEA按照步骤安装，没啥好说的2.安装JDK注意了，最好别装最新版JDK（JDK15），JDK1.8也就是JDK8最稳定，别问为什么官网下载地址（点我）下载dmg文件，一直同意安装就行网上有的教程里面说要在终端配
2021-01-04 17:03:00
1053
原创 L1-028 判断素数 (C语言）
L1-028 判断素数 (C语言）本题的目标很简单，就是判断一个给定的正整数是否素数。输入格式：输入在第一行给出一个正整数N（≤ 10），随后N行，每行给出一个小于231 的需要判断的正整数。输出格式：对每个需要判断的正整数，如果它是素数，则在一行中输出Yes，否则输出No。输入样例：211111输出样例：YesNo错误代码#include<stdio....
2020-02-27 00:27:28
4050
2
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人