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决胜机器学习

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深层神经网络参数调优（二） ——dropout、题都消失与梯度检验

神经网络 python numpy

深层神经网络参数调优（二）——dropout、题都消失与梯度检验（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、dropout正则化中文是随机失活正则化，这个是一种正则化的方式，之前学过L1、L2正则化，这个则是另一种思想的正则化。dropout，主要是通过随机减少一些神经元，来实现减少w和b，实现防止过拟合的。 1、主要做法假设一个概率阈值p，对于神经网络中的所有神经元，在每一次FP、BP的时候，都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元，则不参与本次的运算，即不接收输入，也不输出结果。 2、具体

2018-03-07

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从机器学习学python（四） ——numpy矩阵广播及一些技巧

机器学习 python numpy 深度学习

从机器学习学python（四）——numpy矩阵广播及一些技巧（原创内容，转载请注明来源，谢谢）在学ng的深度学习微专业时，其中有几节课讲到numpy的一些基本用法，主要是广播。 1、基本运算考虑下面一个3*4的矩阵，要给每列求和，并且要求出每个元素占本列的百分比，这里不需要用到for循环，直接用numpy的方法即可。假设矩阵A是3*4的矩阵，则B=A.sum(axis=0)返回的是对矩阵A每一列求和结果的行向量，同理A.sum(axis=1) 返回的是对矩阵A每一行求和结果的列向量。接下

2018-03-07

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从机器学习学python（四） ——numpy矩阵基础

机器学习 python numpy

从机器学习学python（四）——numpy矩阵基础（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、numpy中matrix 和 array的区别 Numpymatrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那

2018-03-07

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从机器学习学python（三） ——数组冒号取值与extend

机器学习 python

从机器学习学python（三）——数组冒号取值与extend （原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、数组冒号取值 1、小白级别 python的特有取值方式，假设数组a = [0,1,2,3,4]，则： b=a[:3]表示b取数组a第四个元素之前的元素，即b=[0,1,2] c=a[:-1]则表示取a最后一个元素前面的所有元素，即c=[0,1,2,3] 原理是因为冒号前面带0的可以省略掉。 2、困难级别 b=array( [ [ [ 0, 1, 2, 3]

2018-03-07

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从机器学习学python（一） ——numpy中的shape、tile、argsort

机器学习 python numpy

从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort （原创内容，转载请注明来源，谢谢）注：本系列是我在学习机器学习过程中，遇到的python的没见过的语法或函数，在此进行学习。当前我主要学习的语言还是php和java，对于python，我目前的打算是遇到没见过的就学一下，暂时还没打算太深入学习这个语言。一、shape shape返回的是数组的行、列数。例如，a.shape()返回的是[2,3]，表示a数组是2行3列的数组。a.shape[0]表示

2018-03-07

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机器学习（十四） ——朴素贝叶斯实践

机器学习 python

机器学习（十四）——朴素贝叶斯实践（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、垃圾邮件分类垃圾邮件分类，即通过读取邮件的内容，并打上标记其是垃圾邮件或者是正常的邮件，进而判断新的一个邮件是否是垃圾邮件。 1、读取内容和内容简单处理这里已经有现成的邮件的正文内容，其中25篇正常的邮件，25篇垃圾邮件，存放成txt的格式。因此，首先需要读取文件内容，并且进行字符串的分割、去除标点符号、去除空格，另外英文单词中，小于3个字母的单词，通常是一些介词、量词等，没有实际意义，这类词语也会过滤掉。另外为了保证一致性

2018-03-07

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