機器學習算法中如何選取超參數：學習速率、正則項系數、minibatch size 本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分，講機器學習算法中，如何選取初始的超參數的值。（本文會不斷補充） 學習速率 ...

1. 正則化概述（Regularization） 監督學習可以簡單的理解為在最小化loss function 的同時，保證模型的復雜度盡可能的低，防止出現過擬合（overfitting）。常用的loss函數有square loss(Regression)，Hinge ...

機器學習是時下流行AI技術中一個很重要的方向，無論是有監督學習還是無監督學習都使用各種“度量”來得到不同樣本數據的差異度或者不同樣本數據的相似度。良好的“度量”可以顯著提高算法的分類或預測的准確率，本文中將介紹機器學習中各種“度量”，“度量”主要由兩種，分別為距離、相似度和相關系數 ...

參考文獻:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 傳統優化算法 機器學習中模型性能的好壞往往與超參數(如batch size,filter size ...

的次數。 　　2. 計算公式如下： 　　 　　其中一項條件概率可以通過朴素貝葉斯條件獨立展開。要 ...

機器學習算法 什么是程序（Program） 計算機程序，是指為了得到某種結果而可以由計算機（等具有信息處理能力的裝置）執行的代碼化指令序列（或者可以被自動轉換成代碼化指令序列的符號化指令序列或者符號化語句序列）。 通俗講，計算機給人干活，但它不是人，甚至不如狗懂人的需要（《小羊肖恩 ...

Batch Size：批尺寸。機器學習中參數更新的方法有三種： （1）Batch Gradient Descent，批梯度下降，遍歷全部數據集計算一次損失函數，進行一次參數更新，這樣得到的方向能夠更加准確的指向極值的方向，但是計算開銷大，速度慢； （2）Stochastic Gradient ...

在opencv3.0中，提供了一個ml.cpp的文件，這里面全是機器學習的算法，共提供了這么幾種： 1、正態貝葉斯：normal Bayessian classifier 我已在另外一篇博文中介紹過：在opencv3中實現機器學習之：利用正態貝葉斯分類 2、K最近鄰：k nearest ...