原文:(原創)機器學習之numpy庫中常用的函數介紹(一)

. mat mat 與array的區別: mat是矩陣,數據必須是 維的,是array的子集,包含array的所有特性,所做的運算都是針對矩陣來進行的。 array是數組,數據可以是多維的,所做的運算都是針對數組來進行的 數據能表示的維度不同,array數據可以是多維的,mat的數據必須是 維的。 array能表示超過 維的數據,而mat不能: 對於 維的數據,array和mat的表示形式完全一 ...

2017-10-01 20:34 0 1375 推薦指數:

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機器學習中常用激活函數和損失函數

1. 激活函數 1.1 各激活函數曲線對比 常用激活函數: 1.2 各激活函數優缺點 sigmoid函數 優點:在於輸出映射在(0,1)范圍內,單調連續,適合用作輸出層,求導容易 缺點:一旦輸入落入飽和區,一階導數接近0,就可能產生 ...

Tue Aug 13 23:54:00 CST 2019 0 1538
機器學習中常用的損失函數的整理

機器通過損失函數進行學習。這是一種評估特定算法對給定的數據 建模程度的方法。如果預測值與真實值之前偏離較遠,那么損失函數便會得到一個比較大的值。在一些優化函數的輔助下,損失函數逐漸學會減少預測值與真實值之間的這種誤差。 機器學習中的所有算法都依賴於最小化或最大化某一個函數,我們稱之為“目標函數 ...

Sun Sep 29 08:20:00 CST 2019 0 656
機器學習---筆記----numpy和math包中的常用函數

本文只是簡單羅列一下再機器學習過程中遇到的常用的數學函數。 1. math.fabs(x): 返回x的絕對值。同numpy。 View Code 2. x.astype(type): 返回type類型的x, type 一般可以為numpy ...

Thu Jun 08 23:00:00 CST 2017 0 2026
機器學習中常見的損失函數

  損失函數機器學習中常用於優化模型的目標函數,無論是在分類問題,還是回歸問題,都是通過損失函數最小化來求得我們的學習模型的。損失函數分為經驗風險損失函數和結構風險損失函數。經驗風險損失函數是指預測結果和實際結果的差別,結構風險損失函數是指經驗風險損失函數加上正則項。通常 ...

Mon Jul 02 04:34:00 CST 2018 0 2050
機器學習中常見的損失函數

損失函數是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度,它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示,損失函數越小,模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分,也是結構風險函數重要組成部分。模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項,通常可以表示成如下式 ...

Fri Apr 27 09:14:00 CST 2018 0 7121
Python 機器學習 NumPy 教程

0 Numpy簡單介紹 Numpy是Python的一個科學計算的,提供了矩陣運算的功能,其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實,list已經提供了類似於矩陣的表示形式,不過numpy為我們提供了更多的函數。如果接觸過matlab、scilab,那么numpy很好入手 ...

Tue Jun 04 02:40:00 CST 2019 0 472
機器學習中常用的三種方法

機器學習中常用的三種方法 一、總結 一句話總結: a、人工神經網絡(Artificial Neural Network, ANN) b、決策樹算法:樹中的每一個節點表示對象屬性的判斷條件,其分支表示符合節點條件的對象。樹的葉子節點表示對象所屬的預測結果。 c、支持向量機(support ...

Sat Jul 11 22:26:00 CST 2020 0 970
 
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