令人拍案叫绝的Wasserstein GAN WGAN前作分析了Ian Goodfellow提出的原始GAN两种形式各自的问题，第一种形式等价在最优判别器下等价于最小化生成分布与真实分布之间的JS散度，由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及JS散度的突变特性，使得生成器 ...

生成对抗网络(GAN与W-GAN) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》，了解生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)的来龙去脉，并介绍GAN ...

目录 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph At ...

（原作：MSRA刘铁岩著《分布式机器学习：算法、理论与实践》。这一部分叙述很清晰，适合用于系统整理NN知识） 线性模型 线性模型是最简单的，也是最基本的机器学习模型。其数学形式如下：g(X;W)=WTX。有时，我们还会在WTX的基础上额外加入一个偏置项b，不过只要把X扩展出一维常数 ...

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_31342997/article/details/88078213 　　　　　https://blog.csdn.net/u0129694 ...

二、机器学习模型评估 2.1 模型评估：基本概念 错误率(Error Rate) 预测错误的样本数a占样本总数的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准确率(Accuracy) 准确率=1-错误率准确率=1−错误率 误差 ...

'没有测量，就没有科学'这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样至关重要，只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类 ...