用Python實現隨機森林算法,深度學習 擁有高方差使得決策樹(secision tress)在處理特定訓練數據集時其結果顯得相對脆弱。bagging(bootstrap aggregating 的縮寫)算法從訓練數據的樣本中建立復合模型,可以有效降低決策樹的方差,但樹與樹之間有高度關聯(並不是 ...
前言 寫在最前, 我把代碼和整理的文檔放在github上了 https: github.com Leezhen python deep learning 最近由於疫情被困在家,於是准備每天看點專業知識,准備寫成博客,不定期發布。 博客大概會寫 篇,主要是 解剖 一些深度學習的底層技術。關於深度學習,計算機專業的人多少都會了解,知道Conv Pool的過程,也看過論文,做過實驗或是解決方案。在寫的 ...
2020-02-15 22:10 0 1134 推薦指數:
用Python實現隨機森林算法,深度學習 擁有高方差使得決策樹(secision tress)在處理特定訓練數據集時其結果顯得相對脆弱。bagging(bootstrap aggregating 的縮寫)算法從訓練數據的樣本中建立復合模型,可以有效降低決策樹的方差,但樹與樹之間有高度關聯(並不是 ...
1.什么是深度學習 1.1人工智能、機器學習與深度學習 1.1.1人工智能 人工智能:努力將通常由人類完成的智力任務自動化 符號主義人工智能(1950s~1980s),專家系統(1980s) 1.1.2機器學習 查爾斯 • 巴貝奇發明分析機(1930/40s ...
線性回歸 生成數據集 讀取數據 定義模型 初始化模型參數 定義損失函數 定義優化算法 訓練模型 softmax回歸的簡潔實現 獲取和讀取數據 定義 ...
一、深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向,它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層 ...
梯度的實現: 梯度下降法的實現: 神經網絡的梯度 下面,我們以一個簡單的神經網絡為例,來實現求梯度的代碼: 學習算法的實現: 前提 神經網絡存在合適的權重和偏置,調整權重和偏置以便擬合訓練數據 ...
轉載:火燙火燙的 個人覺得BP反向傳播是深度學習的一個基礎,所以很有必要把反向傳播算法好好學一下 得益於一步一步弄懂反向傳播的例子這篇文章,給出一個例子來說明反向傳播 不過是英文的,如果你感覺不好閱讀的話,優秀的國人已經把它翻譯出來了。 一步一步弄懂反向傳播的例子(中文翻譯) 然后我使用 ...
數據增強策略: 1 在線模式--訓練中 隨機裁剪(完全隨機,四個角+中心) crop def random_crop(img, scale=[0.8, 1.0], ratio=[3. ...