机器学习十讲--第九讲-深度学习 原创 MoooJL 2021-07-20 09:20:57 博主文章分类:机器学习 ©著作权 文章标签 机器学习 文章分类 人工智能 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者MoooJL的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 赞 收藏 评论 分享 举报 下一篇:机器学习十讲--第八讲-维度灾难 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 【CSS】第九讲:CSS基本选择器(1) 本文讲了部分CSS选择器 选择器 属性值 基本语法 机器学习、深度学习、强化学习的人工智能代码原理与实现 机器学习、深度学习和强化学习是三个不同但有一定联系的概念。机器学习是一种从数据中学习模式和规律的方法,通过算法让机器从数据中自动获取知识和经验,从而实现对未知数据的预测和决策。机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。深度学习是机器学习的一种特殊方法,其核心是人工神经网络(ANN)。深度学习通过构建多层神经网络模型,使用反向传播算法对模型进行训练,从而实现对复杂数据的高层次抽 机器学习 深度学习 强化学习 Linux常用命令精讲 1.Linux命令概述shell程序b.shell是Linux中用户与内核之间的翻译官,当用户登录Linux时,Linux会自动加载一个shell程序,在Linux中shell程序对应的文件在/bin/bash2.Linux命令的分类内部命令:是集成于Shell解释器程序(如Bash)内部的一些特殊指令,也称为内建(Built-in)指令。内部命令属于shell的一部分,所以没有单独对应的系统文件 常用命令 《机器学习十讲》学习报告九 深度学习应用领域全面突破:机器翻译 语音识别等 神经元与感知机 多层感知机 多个神经元以全连接层次相连 网络称为前馈神经网络 也称多层感知机 多层感知机能够逼近任何函数 误差函数 梯度计算:后向传播BP: 前向传播计算误差,后向传播计算梯度 机器学习与深度学习之间差别 机器学习 《机器学习十讲》学习报告十 强化学习: 智慧决策的过程,通过过程模拟和观察来不断学习,提高决策能力 策略:在特定状态下应该怎么采取行动 目的:找到最佳策略,即能够获得最大奖励的策略 数学模型: 策略和目标: 在马尔科夫决策过程中,最终需要求解一个策略,他是行动和状态之间的映射 分为确定性策略和随机性策略 目标:最大化累计奖励的 机器学习 机器学习十讲--第二讲-回归 import pandas as pd data = pd.read_csv("input/abalone_dataset.csv") print(data.shape) #绘图中文字体 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] 机器学习 机器学习十讲-第一讲 有监督学习 含义 数据集中的样本 机器学习 数据 聚类 数据集 《机器学习十讲》学习报告八 维度灾难: 随着维度的增多,问题的复杂性(或计算代价)呈指数型增长的现象 基于距离的机器学习模型 稀疏度与过度拟合 过度拟合:模型对已知数据拟合较好,新的数据拟合较差 高维空间中样本变得极度稀疏,容易造成过度拟合问题 计算复杂度:决策树 随着维数的增加。计算复杂度指数增长 只能求近似解得到局部最优解 机器学习 《机器学习十讲》学习报告七 机器学习的优化目标 一,梯度下降法 batch梯度下降法: 随机梯度下降SGD 线性衰减然后保持为常数 梯度爆炸和悬崖 解决方法:梯度阶段 启发式梯度截断干涉以减少步长 二,动量法 在参数更新时考虑历史梯度信息 Nesterov动量法 机器学习 《机器学习十讲》学习报告四 一,模型提升方法 模型误差来源: 逼近误差 估计误差:训练到的函数与模型空间最好的函数的距离 线性到非线性模型: 线性回归:多项式回归 支持向量机 决策树:空间划分的思想来处理非线性数据 决策树的生成: 从根节点开始,选择对应特征 选择节点特征分割点 二,节点特征和分割点的选择 不纯度:表示落在当前 机器学习 机器学习十讲--第六讲-降维 机器学习 机器学习十讲--第三讲-分类 import pandas as pd raw_train = pd.read_csv("input/chinese_news_cutted_train_utf8.csv",sep="\t",encoding="utf8") raw_test = pd.read_csv("input/chinese 机器学习 《机器学习十讲》学习报告六 数据维度灾难需要降维 实际数据会有很多的维度,但对数据处理时,不能将所有数据的维度都当做一个参数,那样就会导致我们口中的维度灾难 那么,维度灾难该怎么处理呢 1主要成分分析 基本思想:构造原始特征的一系列线性组合形成的线性无关低纬特征,以去除数据的相关性,并使降维后的数据最大程度的保持原始高维数据的 机器学习 《机器学习十讲》学习报告三 点到平面距离: 梯度下降法: 最大似然法: 如何做分类? 感知机: 找到一条直线将两类数据分开 支持向量机: 找到一条直线将两类数据分开,还要使数据离直线尽可能的远 逻辑回归: 使观察到训练集的“可能性”最大 分类问题的评价指标: 机器学习 《机器学习十讲》学习报告五 数学基础:凸函数与Jensen不等式 凸函数:弦在弧上 聚类:样本没有类别标签,一种典型的无监督学习方法 相同类的样本之间距离较近 不同类的样本之间距离较远 K-means模型 模型求解: 交替迭代法: 固定c优化r, 固定r优化c, 固定c,优化r 固定r,优化c K-Means算法流程 1,随机 机器学习 《机器学习十讲》学习报告一 一,大数据的基本公式: 机器学习就是在获得很多组的x数据和y数据以后获得F映射的一个过程 深度学习是机器学习的一部分,就是在获得data后提取出x数据的过程 如果数据y用来模仿人类的行为,例如自动驾驶等,就称其为人工智能 二,机器学习方法分类: 1,有监督学习 就是数据y包含已经有的结果标签 用处: 机器学习 《机器学习十讲》学习报告二 回归: 指用一个或多个自变量预测因变量的数学方法 一元线性回归: 模型为y=w1x+w0 目标是所有样本落在直线附近 多元线性回归: 多重共线性:变量之间存在较强的共线性,对参数估计得不准确,造成过度拟合的现象 LASSO系数压缩估计方法 误差: 机器学习 机器学习十讲--第五讲-聚类 机器学习 机器学习十讲--第七讲-最优化 机器学习 机器学习十讲--第四讲-模型提升 机器学习 python中怎么返回递归遍历的dict结果 循环就不多介绍了,简单说一下递归。程序中,递归一般是指方法(函数)调用自己。常用的递归类型有两种:头递归 (head recursion) 是在接近方法开始处发起的递归调用。头递归是要处理的第一批内容之一,因为它调用自己,所以它依赖于调用堆栈上执行的上一次操作的结果。因为它使用调用堆栈来处理,所以如果调用堆栈不够大,则有可能发生堆栈溢出。尾递归 (tail recursion) 是在结 python 递归 尾递归 堆栈 typescript 声明文件 全局 1 TypeScript 是什么TypeScript 是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。它是 JavaScript 的一个超集,而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。1.1 TypeScript 与 JavaScript 的区别TypeScriptJavaScriptJavaScript 的超集用于解决大型项目的代码复杂性一种脚本语言,用于创建动态网页。可以在编译期 typescript 声明文件 全局 typescript javascript 前端 字符串 springboot 项目启动网卡地址顺序 系列文章目录1. 项目介绍及环境配置2. 短信验证码登录3. 用户信息4. MongoDB5. 推荐好友列表/MongoDB集群/动态发布与查看6. 圈子动态/圈子互动7. 即时通讯(基于第三方API)8. 附近的人(百度地图APi)9. 小视频 10.网关配置11.后台管理 文章目录系列文章目录一、 问题分析二、 搭建网关工程1. 创建工程2. 导入依赖3. 配置引导类4. 添加配置文件5. 跨 spring boot 交友 java spring maven git操作svn仓库 1. linux (c、Javascript、Java、Python) 集成环境 dw/ws eclipse myeclipse1. 编程语言的学习最好在linux操作系统下 2. web开发的部署环境 静态页面 动态网站 接口服务 linux作为服务器(网页)3. 嵌入式操作系统 linux -> 硬件系统 linux内核 android ubuntu 红帽子 …2 git操作svn仓库 linux git svn 用户名 java大数据量下单怎么设计 学习了数据库之后,我们就需要通过Java代码去连接一些数据库,比如Oracle、Mysql等。那么怎么样才能最简单轻松有效的连接到数据库呢?下面我们就一起来分享下,怎么使用最简单的代码实现数据库的连接。我们先来看看连接Oracle数据库:1.需要加入连接Oracle数据库的驱动jar包等准备工作(本文最后有加入jar包的图解步骤),然后在静态static代码块中注册驱动(利用反射原理)2.封装一个 java大数据量下单怎么设计 java数据库视频教程 jar包 数据库 jar