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项目2-年收入判断
文章目录 项目2 年收入判断 友情提示 项目描述 数据集介绍 项目要求 数据准备 环境配置 安装 Logistic回归 数据准备 一些有用的函数 梯度与损失 模型训练 绘制损失和精度曲线 预测测试标签 多变量生成模型 数据准备 平均值和协方
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逻辑回归
10.1-迁移学习
迁移学习指的就是 假设你手上有一些跟你现在要进行的task没有直接相关的data 那你能不能用这些没有直接相关的data来帮助我们做一些什么事情 比如说 你现在做的是猫跟狗的classifer 那所谓没有什么直接相关的data是什么意思呢
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5.1-集成学习
文章目录 集成框架 Framework of Ensemble 一 Ensemble Bagging 1 1 决策树 Decision Tree 1 2 随机森林 Random Forest 二 Ensemble Boosting 2 1
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决策树
6.3-训练DNN的技巧
文章目录 一 新的激活函数 New activation function 1 1 校正线性单元 Rectified Linear Unit 1 2 Maxout 二 自适应学习率 Adaptive Learning Rate 2 1 Mo
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项目1-PM2.5预测
文章目录 项目1 PM2 5预测 友情提示 项目描述 数据集介绍 项目要求 数据准备 环境配置 安装 预处理 提取特征 1 提取特征 2 归一化 将训练数据分割成 训练集 和 验证集 训练 测试 预测 保存预测到CSV文件 项目1 PM2
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NumPy
6.1-深度学习简介
文章目录 一 深度学习的三个步骤 1 1 全连接前馈网络 Fully Connect Feedforward Network 1 2 矩阵运算 Matrix Operation 1 3 手写数字辨识 二 确定评价函数 goodness of
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2.1-梯度下降
文章目录 一 调整学习率 1 1 自适应学习率 Adaptive Learning Rates 1 2 Adagrad 二 随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent 三 特征缩放 Feature Scaling
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8.3-无监督学习-词嵌入
文章目录 1 of N Encoding 词嵌入 基于计数的词嵌入 基于预测的词嵌入 具体步骤 共享参数 训练 Various Architectures 多语言嵌入 多域嵌入 文档嵌入 语义嵌入 Beyond Bag of Word 1
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4.1-支持向量机
文章目录 一 铰链损失 Hinge loss 二 核方法 Kernel Method 2 1 径向基函数核 Radial Basis Function Kernel 2 2 Sigmoid Kernel 三 支持向量机相关方法 SVM re
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支持向量机
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6.4-为何要深度学习
文章目录 一 模型对比 二 模块化 Modularization 三 语音辨识 3 1 类比 Analogy 3 2 端到端学习 End to end Learning 四 复杂任务 五 更多的原因 一 模型对比 在参数量相同的条件下 究竟
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神经网络
9.1-深度生成模型
文章目录 图像处理 创作 PixelRNN 练习生成模型 自动编码器 宝可梦生成 图像处理 创作 有关generation model 这里有一篇很好的reference 在这篇reference里开头引用Richard Feynman的话
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