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基于Tensorflow的神经网络解决用户流失概率问题

本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测，及可能存在的一些常见问题，作为深度学习的入门阅读比较适合。...3、场景模型的预测这个方法比较依赖于公司业务的特征，如果公司业务有部分依赖于评论，可以做文本分析，比如我上次写的基于word2vec下的用户流失概率分析（http://www.jianshu.com/...-1.59250259, 1.89412308], [-3.35591984, 3.24001145]], dtype=float32) 以上就实现了如果用TensorFlow里面的神经网络技巧去做一个分类问题...，其实这并不TensorFlow的全部，传统的Bp神经网络，SVM也可以到达近似的效果，在接下来的文章中，我们将继续看到比如CNN图像识别，LSTM进行文本分类，RNN训练不均衡数据等复杂问题上面的优势...可能存在的问题在刚做神经网络的训练前，要注意一下是否会犯以下的错误。 1、数据是否规范化模型计算的过程时间长度及模型最后的效果，均依赖于input的形式。

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基于Tensorflow的神经网络解决用户流失概率问题

本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测，及可能存在的一些常见问题，作为深度学习的入门阅读比较适合。...场景模型的预测这个方法比较依赖于公司业务的特征，如果公司业务有部分依赖于评论，可以做文本分析，比如我上次写的基于word2vec下的用户流失概率分析。...-1.59250259, 1.89412308], [-3.35591984, 3.24001145]], dtype=float32) 以上就实现了如果用TensorFlow里面的神经网络技巧去做一个分类问题...，其实这并不TensorFlow的全部，传统的Bp神经网络，SVM也可以到达近似的效果，在接下来的文章中，我们将继续看到比如CNN图像识别，LSTM进行文本分类，RNN训练不均衡数据等复杂问题上面的优势...可能存在的问题在刚做神经网络的训练前，要注意一下是否会犯以下的错误。数据是否规范化模型计算的过程时间长度及模型最后的效果，均依赖于input的形式。

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概率的意义（深度好文）

虽有人认为概率与统计,“这类数学所需的前置准备不多”,因此提前教没问题。但随机性的概念,在理解层次上,其实并不是那么容易能掌握。...为何此“有点深度”的题材,却能堂而皇之地进入高中数学教材?猜想主要原因是其重要性。这只要看到媒体上,常刊载各种调查结果的信赖区间,及信心水准,便可了解。在有些统计教科书里,信赖区间占一章的份量。...若认为会及格的概率为0.9,这没问题,人总要有点自信,但若又同时担心有0.8的概率会不及格,那就不行了。各种可能性发生概率相加要为1。即使是主观,可以独排众议,仍须自圆其说。...,生活中最重要的问题中的大部分,都将只是概率的问题(This science, which originated in the consideration of games ofchance, should...若该小孩是女孩,求此家两小孩皆为女孩之概率。很多人以为此问题不难,认为所求概率就是1/3。其实此问题比我们想像的复杂很多。关键在如何将“见到此家之妈妈,带着家中一女孩“,转化为适当概率空间中的事件。

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【深度学习基础】预备知识 | 概率

深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。...深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。...本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现。...相反，我们希望教给读者基础的概率知识，使读者能够开始构建第一个深度学习模型，以便读者可以开始自己探索它。现在让我们更认真地考虑第一个例子：根据照片区分猫和狗。...首先，问题的难度可能取决于图像的分辨率。

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【深度学习】概率图模型（一）概率图模型理论简介

通过这种分解，我们可以将原本需要 M^K 个参数的问题，降低到对每个变量的条件概率的参数的数量之和。如果某些变量之间存在条件独立关系，那么相应的条件概率的参数量就可以大幅减少。 ...三个基本问题表示问题：这个问题涉及如何选择和设计图结构，以有效地表示变量之间的依赖关系。在贝叶斯网络中，这通常涉及到选择合适的有向边，而在马尔可夫网络中，涉及到选择无向边。...图结构的选择直接影响了概率模型的表达能力和推断效率。学习问题：学习问题可以进一步分为两个部分：图结构的学习和参数的学习。...推断问题：推断问题涉及在给定部分变量的观测值时，计算其他变量的条件概率分布。这可以通过贝叶斯推断、变分推断等方法来解决。...三、学习图模型的学习可以分为两部分：一是网络结构学习，即寻找最优的网络结构；二是网络参数估计，即已知网络结构，估计每个条件概率分布的参数．网络结构学习比较困难，一般是由领域专家来构建．图模型的参数估计问题又分为不包含隐变量时的参数估计问题和包含隐变量时的参数估计问题

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【概率论】深度学习必懂的13种概率分布

这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。概率分布概述 ? 共轭意味着它有共轭分布的关系。...在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。...n 次意味着我们也考虑了先验概率 p（x）。为了进一步了解概率，我建议阅读 [pattern recognition and machine learning，Bishop 2006]。...均匀分布在 [a，b] 上具有相同的概率值，是简单概率分布。...方向有很多：机器学习、深度学习，python，情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。记得备注呦

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DEEP PROBABILISTIC PROGRAMMING 深度概率编程

We propose Edward, a Turing-complete probabilistic programming language. Edward ...

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不平衡问题: 深度神经网络训练之殇

概述深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等多个领域展现出卓越的性能，然而，和学术界高质量的大规模数据集如 ImageNet ILSVRC 2012、MS COCO和 Places Database等不同...这样的不平衡数据对神经网络模型的训练非常有挑战性，如图1所示，训练后的模型很容易偏向具有大量训练数据的头部类，导致模型在数据有限的尾部类上表现不佳。...具体来说，实例平衡采样是每个样本被采样的概率相等，而类别平衡采样是每个类别被采样的概率相等；平方根采样是实例平衡采样的一种变体，其中每个类别的采样概率与相应类别中样本大小的平方根有关；渐进平衡采样在实例平衡采样和类别平衡采样之间进行渐进插值...在深度不平衡学习中，主要有四种迁移学习方案，即从头部类到尾部类的知识迁移、模型预训练、知识蒸馏和自训练（self-training）。...图4-1 集成学习方法[3] 4.5 小结表征学习和分类器设计是深度不平衡学习的基本问题，值得进一步探索。

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深度学习知识框架--概率图模型

一、概率图模型（PGM）引入：在实际应用中，变量之间往往存在很多的独立性假设或近似独立，随机变量与随机变量之间存在极少数的关联。...PGM根据变量之间的独立性假设，为我们提供了解决这类问题的机制，PGM是以概率论以及图论为基础，通过图的结构将概率模型可视化，让我们能够了解到复杂分布中的变量之间的关系，也把概率上的复杂计算过程理解为在图上进行信息传递的过程...1、概率模型是利用训练样本数据，通过学习条件概率分布P(X|Y)来进行推断决策，而非概率模型是通过学习得到决策函数Y=f(X)来进行决策。...2、生成模型的目标是求联合概率分布P(X,Y)，然后由条件公式求取条件概率分布P(X|Y)。即P(X|Y) = P(X,Y) / P(X)。...4、机器学习大部分模型都是判别模型，判别模型得到条件概率或者决策函数直接用于预测，准确率会更高；而生成模型用于数据预测，所以它的应用领域会更加广泛。

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【深度学习篇】--神经网络中解决梯度弥散问题

一、前述在梯度下降中，随着算法反向反馈到前面几层，梯度会越来越小，最终，没有变化，这时或许还没有收敛到比较好的解，这就是梯度消失问题，深度学习遭受不稳定的梯度，不同层学习在不同的速度上二、解决梯度弥散和消失方法一...，初始化权重使用he_initialization 1、举例如果我们看逻辑激活函数，当输入比较大，不管正负，将会饱和在0或1，这样梯度就是0，因此当反向传播开始，它几乎没有梯度传播回神经网络，所以就会导致只更改高的几层...三、解决梯度弥散问题方法二，使用不饱和激活函数解决单边抑制 1、场景选择ReLU更多因为对于正数时候不饱和，同时因为它计算速度快但是不幸的是，ReLU激活函数不完美，有个问题是dying ReLU，...，但是不保证在训练的后面不会发生 Batch Normalization可以更好解决问题。...利用Batch Normalization即使是用饱和的激活函数，梯度弥散问题也可以很好减轻利用Batch Normalization对权重初始化就不那么敏感了，用不用he_initlinze无所谓了

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《深度学习》学习笔记二——概率论

Doi技术团队链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历目录文章目录目录随机变量概率分布...边缘概率条件概率独立性和条件独立性数学期望方差协方差协方差矩阵常用的概率分布 Bernoulli 分布 Multinoulli 分布高斯分布常用函数 logistic sigmoid...*图片来自网络 ---- 参考资料 lan Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville.深度学习(中文版).赵申剑,黎彧君,符天凡,李凯,译.北京:人民邮电出版社...浙江大学,盛骤,谢式千,潘承毅.工程数学-概率论与数理统计(第四版).北京:高等教育出版社

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深度神经网络

深度神经网络不仅可以根据算法工作，而且可以预测任务的解决方案并利用其先前的经验得出结论。在这种情况下，您无需使用编程或编码来获得答案。什么是深度神经网络？ ?...同时，例如，计算机可能能够向您和其他人学习，并且它可以成为一个深度神经网络。在一段时间内，与其他玩家一起玩，它会变得立于不败之地。神经网络不是一个创新的系统，但是深度神经网络比第一个复杂得多。...神经网络可以获得一个结果（一个单词，一个动作，一个数字或一个解决方案），而深度神经网络可以更全面地解决该问题，并且可以根据所提供的信息和所需的结果得出结论或预测。...神经网络需要特定的数据输入和解决方案算法，而深度神经网络可以在没有大量标记数据的情况下解决问题。什么是深度学习神经网络？...这是深度神经网络如何工作的一个示例。对信息的创意和分析成分进行分析和分组，以确保正确识别对象。这些组件不会直接带到系统中，因此ML系统必须修改和派生它们。什么是深度卷积神经网络？

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数学救命：决斗中的概率问题！

可是，上周在@数学文化的微博上看见他推荐一个两人决斗问题，我觉得过于简单，于是把这个三人决斗问题拿出来作比较。...至于先后的存活率，后开枪的人要在第一枪没有被打死的情况下（概率是5/6）才能达到与先开枪的人相同的状态。所以，后开枪的人的存活率是先开枪的人的存活率的5/6 。...在这种情况下问先开枪划算还是后开枪划算就是一个很好的条件概率题。第一枪被打死的概率是1/6 。第二枪被打死的概率是5/6×1/5，还是1/6 ，以此类推。当然如果对题目理解的很清楚，根本就不需要算。...第K枪死的概率就是子弹在第K个弹腔的概率，因为是随机的，每个位置的概率都是1/6，所以先打后打都一样。 ? 三人的情况就要有意思得多。从两人到三人有点像从二体运动到三体运动。...三体问题要复杂得多，根本没有解析解。牛顿庞加莱这些大家都没有办法。当然，这个三人决斗问题只是比两人决斗问题麻烦一点，比三体问题那是要简单多了。先叙述一下三人决斗问题。A，B, C 三人决斗。

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深度神经网络作为拓扑量子神经网络的半经典极限：泛化问题

摘要：深度神经网络缺少其运行的原则模型。最近探索了一种基于拓扑量子场论的监督学习新框架，该框架看起来特别适合在量子处理器上实现。我们建议使用该框架来理解深度神经网络中的泛化问题。...更具体地说，在这种方法中，深度神经网络被视为拓扑量子神经网络的半经典极限。这种框架可以轻松解释深度神经网络在训练步骤中的过度拟合行为以及相应的泛化能力。...简介：深度神经网络(DNNs)，即具有几个隐藏层的神经网络，由于它们在从分子设计[1]和社会经济预测[2]到机器翻译[3]和近似偏微分算子[4]的各种学习任务中的成功而变得流行。...这些问题共同构成了实现公平、负责和透明的人工智能(AI)的主要技术挑战，第一个问题通常被认为是在可验证性的标题下(最近的综述见[5，6])，第二个问题通常被认为是在XAI的标题下(最近的综述见[5–7]...TQFT用于构建量子神经网络(QNNs)的拓扑版本，命名为拓扑量子神经网络(TQNNs) [28]。

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深度神经网络的灰色区域：可解释性问题

【编者按】在解决视觉、听觉问题方面表现出色的深度学习系统中，分类器和特征模块都是自动学习的，神经网络可解释性问题就成了一个灰色区域，思考这个问题对神经网络效率的保证是有必要的。...Courtesy: XKCD and http://pekalicious.com/blog/training/ 深度学习的可解释性问题那么，经过这番大张旗鼓地介绍，深度神经网络在什么方面可能出问题？...在深度学习系统中，分类器和特征模块都是自动学习的，神经网络就有了一个灰色区域：可解释性问题（explain-ability problem）。...在这篇论文中，作者证明了微小的改变可以引发更大的问题。我们发现，深度神经网络学习输入输出映射关系是相当不连续的。...对此问题可能的解释是，这种对抗性的负面性质出现的概率极低。但是，我们不知道这种对抗性的负面性质多久会出现。

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解决深度神经网络中的梯度消失或爆炸问题

解决深度神经网络中的梯度消失或爆炸问题大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...今天我们来聊聊一个常见但令人头疼的问题——深度神经网络中的梯度消失或爆炸问题。希望这篇文章能帮大家深入理解并有效解决这个问题。...摘要深度神经网络（DNN）在训练过程中可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这会导致模型无法有效收敛。...小结深度神经网络中的梯度消失或爆炸问题是模型训练中的常见难题。通过合理的权重初始化、选择适当的激活函数、使用正则化技术以及批量归一化，可以有效缓解这些问题，从而提高模型训练的效率和效果。...希望这篇博客能帮助大家更好地理解和解决深度神经网络中的梯度消失或爆炸问题。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言，我们一起探讨进步！

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图神经网络的概率图模型解释器

从贝叶斯学派的代表方法——概率图模型的角度对图神经网络加以解释。它的强大之处在于生成的解释具有丰富的统计信息，能够以条件概率的形式自然的表达出节点之间的依赖关系。 ?...Graphical Model Explanations for Graph Neural Networks 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.05788.pdf 0.摘要在图神经网络...整体流程是：1）通过多次扰动原始图数据生成新的数据，即采样数据；2）对采样数据进行变量选择，逐步简化问题，得到一组重要的变量；3）对过滤后的数据进行结构学习，获得GNN的概率图模型解释。...本文采用了[17]中提出的神经网络的解释模型框架，并认为是一个可解释模型家族。...简化问题：减少随机变量的数目，从节点的L跳邻居，缩减为节点的马尔科夫毯，认为马尔可夫毯中能够包含目标变量的全部统计信息。

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深度学习_1_神经网络_2_深度神经网络

深度神经网络------>卷积神经网络 1，卷积神经网络与简单神经网络的比较全连接网络的缺点：参数太多，图片过大时，计算太多没有利用像素之间位置信息层数限制 2，卷积神经网络发展史 ?...3，卷积神经网络结构 ?...神经网络：输入层，隐藏层，输出层卷积神经网络：隐藏层分为卷积层过滤器：通过在原始图像上平移来提取特征，定义过滤器观察窗口（大小，步长）单位为像素移动越过图片大小，例如步长过长，

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【LeetCode】均等概率问题，我有妙招！

作者：水墨寒掘金ID：https://juejin.cn/user/3051900006317549 在解决算法问题中我们会经常遇到要求均等概率的问题，以leetcode 470....⚠️ 不讨论最优解，只讨论算法思路看到均等概率的问题，我们最先要想到转成2进制来处理，思路是让均等概率转换成均等概率出现0和1，再由 0 和 1 ，增加位数来处理均等概率的其他数。...给一个随意函数f，以P概率返回 0 ，以 1-P 的概率返回1 这是你唯一可以使用的随机机制，如何实现等概率返回 0 和 1 思路还是用二进制升位的方式， 0 的概率是 P 1 的概率是 1- P 可以得出...00 的概率是 P*P ， 11 的概率是 (1-P) * (1-P) 01 的概率是 P * (1-P) 10 的概率是 (1-P) * P 而这两个是相等的（交换率）那么我们只要保留...解题思路也是两个大致的方向，一个是把高进制的数拆解成均等的二进制均等概率，然后再组成目标数。另一个是通过升位来构造均等概率。 END

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深度学习必须掌握的 13 种概率分布

深度学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。...一、概率分布的关系概览 conjugate 意味着它有共轭分布的关系。 Multi-Class表示随机方差大于 2。 N Times意味着我们还考虑先验概率 P(X)。...在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。...均匀分布（连续）均匀分布在 [a，b] 上具有相同的概率值，是简单概率分布。 2. 伯努利分布（离散）先验概率 p（x）不考虑伯努利分布。...二项分布（离散）参数为 n 和 p 的二项分布是一系列 n 个独立实验中成功次数的离散概率分布。二项式分布是指通过指定要提前挑选的数量而考虑先验概率的分布。

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