原文:Deep learning:三十一(数据预处理练习)

前言: 本节主要是来练习下在machine learning 不仅仅是deep learning 设计前的一些数据预处理步骤,关于数据预处理的一些基本要点在前面的博文Deep learning:三十 关于数据预处理的相关技巧 中已有所介绍,无非就是数据的归一化和数据的白化,而数据的归一化又分为尺度归一化,均值方差归一化等。数据的白化常见的也有PCA白化和ZCA白化。 实验基础: 本次实验所用的数 ...

2013-04-24 09:47 7 16537 推荐指数:

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Deep learning十一(PCA和whitening在二维数据中的练习)

  前言:   这节主要是练习下PCA,PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用,2D的数据集是45个数据点,每个数据点是2维的。参考的资料是:Exercise:PCA in 2D。结合前面的博文Deep learning:十(PCA和whitening ...

Fri Mar 22 00:07:00 CST 2013 8 14905
Deep learning:三十(关于数据预处理的相关技巧)

  前言:   本文主要是介绍下在一个实际的机器学习系统中,该怎样对数据进行预处理。个人感觉数据预处理部分在整个系统设计中的工作量占了至少1/3。首先数据的采集就非常的费时费力,因为这些数据需要考虑各种因素,然后有时还需对数据进行繁琐的标注。当这些都有了后,就相当于我们有了元素的raw数据 ...

Sun Apr 21 05:05:00 CST 2013 1 18125
Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习)

  前言:   CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参 ...

Wed Dec 11 07:36:00 CST 2013 49 135057
Deep learning:三十五(用NN实现数据降维练习)

  前言:   本文是针对上篇博文Deep learning:三十四(用NN实现数据的降维)的练习部分,也就是Hition大牛science文章reducing the dimensionality of data with neural networks的code部分,其code下载 ...

Wed May 01 04:03:00 CST 2013 75 24151
Deep learning:九(Sparse Autoencoder练习)

  前言:   现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习,参考Ng的网页教程:Exercise:Sparse Autoencoder。这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse ...

Wed Mar 20 18:58:00 CST 2013 103 51508
Deep learning:四(logistic regression练习)

  前言:   本节来练习下logistic regression相关内容,参考的资料为网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...

Sun Mar 17 05:59:00 CST 2013 12 29183
Deep learning:二(linear regression练习)

  前言   本文是多元线性回归的练习,这里练习的是最简单的二元线性回归,参考斯坦福大学的教学网http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...

Sat Mar 16 00:20:00 CST 2013 25 37188
 
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