jenslee的博客_机器学习

AttributeError: 'Tensor' object hsa no attribute '_keras_history'

在修改keras模型中的代码，出现了问题。AttributeError: 'Tensor' object hsa no attribute '_keras_history'显示数据没有keras回溯历史。解决方式：加入lambda语句，将要实现的功能，换成lambda语句Lambda在keras.layers.core.py重新声明了。process = Lambda(l...

数据

其他

原创 2022-02-03 11:49:12 144 阅读

加法模型

我在参加阿里天池O2O比赛中，遇到了一些问题，还有一些概念。其中运用了xgboost模型，xgboost模型在加法模型与前向分布模型基础上进行了延伸。在这里主要记录加法模型的用途及基本操作。一.加法模型，顾名思义就是将各种东西加起来求个和，这是大体意思，并不是准确的表达。具体细化到生活中的实例，就比方说你在建一座跨海大桥，需要设计方案，不同的人对此有不同的思路，桥梁专家对于桥梁建设有方案，材料专家

基函数

权重

基本操作

原创 2022-02-03 11:18:55 501 阅读

决策树详解（二）

我们根据样本响应值是类的形式还是数值的形式，把决策树分为分类树与回归树。表示特征属性的形式，也分为类的形式或者数值形式。什么是表示特征属性的形式：决定今晚是否约妹子，取决于两个条件：1.你约妹子的决心：不想约，有点想，一般想，十分想。四个等级。 ...

回归树

分叉

决策树

原创 2022-02-03 11:18:30 70 阅读

XGBoost详解

初看Xgboost，翻了多篇博客发现关于xgboost原理的描述实在难以忍受，缺乏逻辑性，写一篇供讨论。——以下是抛砖引玉。观其大略，而后深入细节，一开始扎进公式反正我是觉得效率不高，还容易打消人的积极性。首先说下决策树决策树是啥？举个例子，有一堆人，我让你分出男女，你依靠头发长短将人群分为两拨，长发的为“女”，短发为“男”，你是不是依靠一个指标“头发长短”将人群进行了划分，你就形成了一

决策树

回归树

子节点

转载 2022-02-03 11:18:11 436 阅读

决策树详解

建议阅读此文章的同志们最好拿支笔，拿张纸，把函数抄下来，运算过程跟着算一遍比较好。一、原理决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归。决策树的目的是构造一种模型，使之能够从样本数据的特征属性中，通过学习简单的决策规则——IF THEN规则，从而预测目标变量的值。图1 决策树例如，在某医院内，对因心脏病发作而入院治疗的患者，在住院的前24小时内，观测记录下来他们的19个特征属性——血压、

信息增益

决策树

样本集

转载 2022-02-03 11:16:52 1038 阅读

机器学习零基础初学者入门

机器学习入门系列以本文为主导线，中间穿插着其他概念与网址机器学习概述定义机器学习是一种在没有具体编程的情况下教计算机学习的能力。例如，机器学习通常被用来训练计算机来执行一些难以用编程手段来完成的任务。学习过程一般来说，无论是人还是机器学习过程大致都分为以下四个步骤：a) 数据累积(data storage)：使用观察、记忆和联想的方法来为进一步的推理提供事实依据；b) 抽象思维(Abstracti

数据

线性回归

权重

原创 2022-02-03 11:16:04 244 阅读

新手入门：感知器

感知机定义：二分类线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或者-1值。简单来说，就是在平面坐标轴画一条直线，把点分为两类。例如下面的图：下面是运行程序，只考虑了最简单的模型的实现，针对上面的例题# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Aug 27 15:11:...

感知机

神经网络

感知器

原创 2022-02-03 11:15:27 184 阅读

新手入门：梯度下降算法

梯度下降算法，它主要的实现功能，是一个优化算法，通过给出的实例来不断逼近某个模型。例如用下山的例子来解释梯度下降算法，我们要最快速的下山，第一个是找到最陡的坡，第二个是迈出适当的步伐。两者结合才能达到最快的速度。从山顶下山：1.最陡峭 2.适当步伐。1.如果不是最陡峭的路，那么我们走缓坡，可能会延长路径长度2.如果不是适当步伐，走少了，我们需要多迈步，走多了，我们需要重新规划路...

数组

梯度下降

拟合

其他

原创 2022-02-03 11:14:08 190 阅读

剪枝

将复杂的决策树进行简化的过程称为剪枝，它的目的是去掉一些节点，包括叶节点和中间节点。剪枝常用方法：预剪枝与后剪枝两种。预剪枝：在构建决策树的过程中，提前终止决策树生长，从而避免过多的节点产生。该方法不实用，我们无法判断何时终止树的生长。后剪枝：在决策树构建完成后，再去掉一些节点。常见的后剪枝方法有四种：1.悲观错误剪枝（PEP）2.最小错误剪枝（MEP）3....

决策树

样本集

回归树

其他

原创 2022-02-03 11:14:08 289 阅读

决策树详解（三）

训练决策树有三个关键问题：1.对于分类树，大量的正常数据在其中之混杂着一个两个的异常数据，所以分类结果很可能认为出现的数据都是正常的。为了避免这种情况的出现，我们设置先验概率（例如根据今天的天气，来预测明天的天气），异常出现的情况，我们人为进行增加，这样决策树就会被适当的增加。设Qj为设置的第j个先验概率，Nj为该分类的样本数，则考虑了样本率并进行归一化处理的先验概率qj为： ...

分叉

决策树

先验概率

其他

原创 2022-02-03 11:14:08 153 阅读

前向分步算法

向前分布算法的具体流程：输入：训练数据集T={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),......(Xn,Yn)} 损失函数：L（y,f(x)) 基函数集：输出：加法模型f(x) 算法步骤：初始化f0(x)=0 对于m=1,2,3，......n 极小化损失函数得到上面的左边的两个参数更新最终得到加法模型...

损失函数

初始化

基函数

其他

原创 2022-02-03 11:14:08 289 阅读

交叉熵与多维度交叉熵

给定一个策略, 交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值。更普遍的说，交叉熵用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出成本的大小。交叉的字面意思在于：真实分布与非真实分布的交叉。

ide

原创 2022-02-03 10:59:29 192 阅读

数据科学导论-期末试题分析

自己稍微整理了一下考试重点内容，给后来的学弟学妹一点思路，手动狗头；)2019年1月考试第一个大题：题目参考了课本的3.25题目第一问：对于一组文档构建矩阵。可以参考DTM模型，建立文档词汇矩阵。第二问：对于构建的矩阵，设计一个相似度公式。可以使用余弦相似度，或者Jaccard相似度。写出公式，再举一个例子就可以了。第三问：忘了，好像是用到了主题模型。第四问：对文档组进行聚类，写出具体的步骤。这里

数据

聚类

相似度

原创 2022-02-03 10:57:34 1471 阅读

机器学习-machine learning 课程--期末考试思路整理

对于两个问题我想了一些，写了一部分，大概有两千字左右，希望大家对于两个问题提供不同的思路，一起交流学习，为以后的学弟学妹留下一些参考的想法。其中贝叶斯公式与SVM公式我不贴图了。针对第二题，集成学习方法在一定程度上来说，是很重要的，emmmm，其他的我就不说了Chapter 1 : Introduction In chapter 1, teacher teaches me ...

sed

ide

决策树

原创 2022-02-03 10:57:07 283 阅读

Deep Learning Tips and Tricks

Deep Learning Tips and Tricks:https://fgk.pw/i/nEmY8u64424

其他

原创 2022-02-03 10:53:20 78 阅读

Graph-Based Pattern-Oriented, Context-Sensitive Source Code Completion

本文首先阐述目前存在的IDE中，例如eclipse等等，自动补全代码的效率太低。本论文目的在于提高代码自动补全效率，提高程序员编程效率。要解决的问题：IDE中代码自动补充问题，本文提出了一种新的方法GraPacc来提高IDE代码补全的效率。解决了什么难题，用什么方法克服？提高了IDE代码补全的效率。采用基于API模式的方法，结合其他算法的优点，来进行代码补全。代码补全的一些基础思路，不管是API使

代码补全

相似度

ide

原创 2022-02-03 10:52:13 65 阅读

深度学习中文版-Deep Learning-Yoshua Bengio.pdf

深度学习中文版-Deep Learning-Yoshua Bengio.pdf:https://fgk.pw/i/Vyywfdr4128

深度学习

原创 2022-02-03 10:51:55 302 阅读

Semantic Segmentation with Deep Learning_ A guide and code

Semantic Segmentation with Deep Learning_ A guide and code:https://fgk.pw/i/OoZObTD5230

ide

原创 2022-01-25 15:13:21 40 阅读

Deep.Learning.for.Computer.Vision.with.Python.ImageNet.Bundle.2017.9

Deep.Learning.for.Computer.Vision.with.Python.ImageNet.Bundle.2017.9:https://fgk.pw/i/GlQj3Th2213

python

bundle

原创 2022-01-25 15:12:57 208 阅读

我对于神经网络的认识

接触神经网络大半年了，但是对于细节不甚清晰，总有种雾里看花的感觉，今天看了一本书，有一种茅塞半顿开状态，写一下我对于神经网络的理解，主要是讲一下代码细节。训练一个神经网络模型时，我们先定义好如下模型结构

神经网络

权重

数据

原创 2022-01-25 15:11:02 149 阅读

cuda与cudnn对应关系

Linux版本 Python 版本编译器编译工具 tensorflow-1.12.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.11.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.10.0 2.7、3.3-3.6 ...

tensorflow

xcode

编译器

转载 2022-01-25 15:09:57 1686 阅读

hopenet源代码出现问题，无法运行

RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at因为数据分类问题造成的。在datasets.py中，这是将头部姿态角度进行分类，此处应该是分为了68类，但是在train_hopenet.py中是66类labels = torch.LongTensor(np.digitize([yaw, pi...

数据

ide

git

原创 2022-01-25 15:08:03 338 阅读

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'

在自己搭建模型的时候，遇到了这个问题，这个问题的意思，归根结底是：keras中定义的tensor和tensorflow（theano）当中给的tensor类型是不同的。网上找了几个解决方案，的确都是对的：他们针对的问题是reshape的问题，我按照提示修改之后，还是报错。

tensorflow

解决方案

转载 2022-01-25 15:07:59 163 阅读

fatal error: gcc-plugin.h: 没有那个文件或目录/module 'hdf5' not found:No LuaRocks modul

在运行lua程序的时候，出现报错：module 'hdf5' not found:No LuaRocks module显示报错：/home/zlee/torch/install/bin/lua: /home/zlee/torch/install/share/lua/5.3/trepl/init.lua:389: module 'hdf5' not found:No LuaRocks...

Lua

lua

f5

解决方案

原创 2022-01-25 15:07:51 1269 阅读

卷积之后的尺寸计算

H,W是卷积之前的尺寸，h，w是卷积之后的尺寸，s是stride如果算出来存在小数，那么就舍弃多余的框

卷积

ide

原创 2022-01-18 15:28:54 863 阅读

机器学习基本小型概念

1.RGB与BGR转换2.tf.Variable与tf.placeholder区别3.matplotlib.pyplot使用方法

插入图片

tensorflow

插值法

原创 2022-01-18 15:28:46 143 阅读

傅里叶变化--小白入门

最近在处理神经网络的时候，看到了小波变换与CNN结合，又看

神经网络

人工智能

深度学习

频域

时域

原创 2022-01-18 15:28:31 400 阅读

tf.name_scope与tf.variable_scope区别

命名机制与变量共享Variable 变量 (一般表达参数)、Tensor(操作输出)、操作 Operatio

初始化

显式

共享变量

原创 2022-01-18 15:27:47 273 阅读

Tensor，placeholder与Variable区别

import tensorflow as tfa = tf.Variable(1.0,name='a')b = tf.Variable(2.0,name='b')c = tf.add(a,b)sess = tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(c))sess.close()...

初始化

权重

tensorflow

原创 2022-01-18 15:27:10 182 阅读

matplotlib.pyplot使用方法

import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimport requestsfr

灰度图

原创 2022-01-18 15:27:00 278 阅读

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AttributeError: 'Tensor' object hsa no attribute '_keras_history'

加法模型

决策树详解（二）

XGBoost详解

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新手入门：梯度下降算法

剪枝

决策树详解（三）

前向分步算法

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我对于神经网络的认识

cuda与cudnn对应关系

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AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'

fatal error: gcc-plugin.h: 没有那个文件或目录/module 'hdf5' not found:No LuaRocks modul

卷积之后的尺寸计算

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tf.name_scope与tf.variable_scope区别

Tensor，placeholder与Variable区别

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