1. BN 求均值时，相当于把这些书按页码一一对应地加起来（例如第1本书第36页，第2本书第36页......）...LN 求均值时，相当于把每一本书的所有字加起来，再除以这本书的字符总数：C×H×W，即求整本书的“平均字”，求标准差时也是同理。 3....IN 求均值时，相当于把一页书中所有字加起来，再除以该页的总字数：H×W，即求每页书的“平均字”，求标准差时也是同理。 4....（1）在深度神经网络训练的过程中，通常以输入网络的每一个mini-batch进行训练，这样每个batch具有不同的分布，使模型训练起来特别困难。...eps = 1e-5 x = np.reshape(x, (x.shape[0], G, x.shape[1]/16, x.shape[2], x.shape[3])) x_mean
BN 求均值时，相当于把这些书按页码一一对应地加起来（例如第1本书第36页，第2本书第36页......）...LN 求均值时，相当于把每一本书的所有字加起来，再除以这本书的字符总数：C×H×W，即求整本书的“平均字”，求标准差时也是同理。...IN 求均值时，相当于把一页书中所有字加起来，再除以该页的总字数：H×W，即求每页书的“平均字”，求标准差时也是同理。...eps = 1e-5 x = np.reshape(x, (x.shape[0], G, x.shape[1]/16, x.shape[2], x.shape[3])) x_mean...另外，还需要注意它们的映射参数γ和β的区别：对于 BN，IN，GN， 其γ和β都是维度等于通道数 C 的向量。而对于 LN，其γ和β都是维度等于 normalized_shape 的矩阵。
基于偏差和方差的优化 模型训练完成，怎么直观的观察模型的好坏呢？...即研究水库中水位是如何影响水的流速的。...，即截距 X, Xval, Xtest = [np.insert(x.reshape(x.shape[0], 1), 0, np.ones(x.shape[0]), axis=1) for x in (...线性拟合 1.使用训练集的子集来拟合应模型 2.在计算训练代价和交叉验证代价时，没有用正则化 3.记住使用相同的训练集子集来计算训练代价 m = X.shape[0] for i in range...，这是过拟合了，即泛化的能力很差 ?
M表示错误分类的事件数。通过取偏导数，我们可以得到损失函数的梯度： ? 我们可以初始化参数w和b ，然后随机选择错误分类事件，并使用随机梯度下降迭代更新参数w和b， 直到目标函数损失降到最低 ： ?...在第一轮中，通过应用前两个公式， Y3等于0，因此Y3被错误分类。 假设学习率等于1，通过应用上面显示的梯度下降，我们可以得到： ? 然后Perceptron分类器可以写成： ?...经过一轮梯度下降迭代的结果为下表所示： ? 上表显示了Perceptron经过循环遍历所有训练数据的梯度下降过程。...如果记录被正确分类，则权重向量w和b保持不变; 否则，当y = 1时，我们将向量x添加到当前权重向量上，当y = -1时，我们将当前权重向量w减去向量x 。...请注意最后3列是预测值，错误分类记录以红色突出显示。 如果我们迭代进行梯度下降，在第7次迭代中，所有事件都被正确标记。 即算法将停止。
深度模型中受消失梯度的影响要小得多，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就出现梯度消失的情况（在sigmoid函数接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失），从而无法完成深层网络的训练...2、反向传播 在前向传播的时候，我们对每个输入X=[x1,x2,x3]应用了max(0,x)函数，所以在反向传播的时候，小于0的元素,梯度dx等于0： ?...02 Dropout层 Dropout是一种用于防止神经网络过度拟合的技术，你还可以使用L2正则化防止过拟合。 ? 下面是分类的错误率，可以发现使用了dropout之后错误率更低： ?...1、dropout工作原理 在训练期间，随机的选择一定比例的神经元，让它停止工作，如下图所示，这样泛化能力更好，因为你的网络层的不同的神经元会学习相同的“概念”。...在Drpout层，不同的神经元组合被关闭，这代表了一种不同的结构，所有这些不同的结构使用一个的子数据集并行地带权重训练，而权重总和为1。
这是项目需要的文件链接：https://pan.baidu.com/s/1qoJ5qvU9idmH0v7dnFkMCw 总体思想是将验证码变成黑白，然后切割成单字符，再与准备好的训练集相互比对，...iconset文件夹下的文件，我们需要从iconset文件夹里把每一个图片和文件夹的名字一一对应上，所以我们需要用os库来获取文件名 #训练集名字 iconset = ['0','1','2','3',...， count =0 #错误名字列表和对应的正确名字的下标一一对应 #统计出错误的原因 for letters in fail_name_list: # 长度不统一 if len(letters...好嘛，根本没有小写“f”的训练集，网上的训练集也不靠谱啊 最后总体说说我有可能需要改进的地方，首先是之前说到的颜色，要我手动输入，而且还必须统一颜色，弄得不好还可能要多出一个字符，可是如果要解决这个要...(str) #记录错误名字 correct_name_list.append(correct_name) #同时记录对应的正确名字用来进一步分析 count =0 #错误名字列表和对应的正确名字的下标一一对应
当这些形状依赖于维度变量时，JAX 将它们计算为涉及维度变量的符号形状表达式。维度变量代表大于或等于 1 的整数值。...例如，在下面的代码中，JAX 将尝试证明切片大小 x.shape[0] % 3，即符号表达式 mod(b, 3)，小于或等于轴大小 b。...= 1: raise NiceErrorMessage的代码在处理相等性时也是合理的，但形式为if x.shape[0] != 1: return 1的代码是不稳定的。...注意 请注意，此工具属于实验性质，可能会报告错误的情况。它通过禁用某些 JAX 缓存工作，因此会对性能产生负面影响，应仅在调试时使用。...唯一支持的情况是当重塑可以修改数组的最后两个维度时，即（1）某些前导维度展平到倒数第二个维度，或者（2）它添加了刚刚由归约移除的维度。 控制流程 目前，TPU 后端对控制流的支持有限。
对每个低层胶囊i而言，所有权重的总和等于1（经过softmax函数加权）。 3. 对每个低层胶囊i而言，权重的数量等于高层胶囊的数量。 4. 这些权重的数值由迭代动态路由算法确定。...在损失函数公式中，与正确的标签对应的输出胶囊，系数Tc为1。 ? 如果正确标签是9，这意味着第9个胶囊输出的损失函数的Tc为1，其余9个为0。...当Tc为1时，公式中损失函数的右项系数为零，也就是说正确输出项损失函数的值只包含了左项计算；相应的左系数为0，则右项系数为1，错误输出项损失函数的值只包含了右项计算。...m_det：错误输出项的概率（|v|）小于这个值则loss为0，越接近则loss越小 （|v|即胶囊(向量)的模长） '''...1. 输入图片28x28首先经过1x256x9x9的卷积层 获得256个20x20的特征图； 2. 用8组256x32x9x9(stride=2)的卷积获得8组32x6x6的特征图； 3.
代价函数 可以综合起来为： 其中： 为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数 的图像如下，即y=1时：...可以看出，若是x与 距离较近，==》 ，（即相似度较大），若是x与 距离较远，==》 ，（即相似度较低） 高斯核函数的σ越小，f下降的越快 如何选择初始的 训练集： 选择： 对于给出的x，计算f,令：...1维 要投影的方向 2D降为1D及对应关系 人脸数据降维 原始数据 可视化部分U矩阵信息 恢复数据 9、使用scikit-learn库中的PCA实现降维 https://github.com/lawlite19...99%能够预测正确，1%的错误率，但是实际癌症的概率很小，只有0.5%，那么我们始终预测没有癌症y=0反而可以得到更小的错误率。...红色的点为异常点，其他的都是正常点（比如CPU和memory的变化） x1对应的高斯分布如下： x2对应的高斯分布如下： 可以看出对应的p(x1)和p(x2)的值变化并不大，就不会认为异常 因为我们认为
为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数 ? 的图像如下，即y=1时： ? 可以看出，当 ?...前面说过，当C越大时，margin也就越大，我们的目的是最小化代价函数J(θ),当margin最大时，C的乘积项 ? 要很小，所以近似为： ? ， 我们最后的目的就是求使代价最小的θ 由 ?...，（即相似度较大），若是x与 ? 距离较远，==》 ? ，（即相似度较低） 高斯核函数的σ越小，f下降的越快 ? 如何选择初始的 ? 训练集： ? 选择： ? 对于给出的x，计算f,令： ?...1维 要投影的方向 ?...x1对应的高斯分布如下： ? x2对应的高斯分布如下： ?
代价函数 其中： 下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近 共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消...代价函数 可以综合起来为： 其中： 为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数 的图像如下，即y=1时： 可以看出...可以看出，若是x与距离较近，==》，（即相似度较大），若是x与距离较远，==》，（即相似度较低） 高斯核函数的σ越小，f下降的越快 如何选择初始的 训练集： 选择： 对于给出的x，计算f,令：， 所以...1维 要投影的方向 2D降为1D及对应关系 人脸数据降维 原始数据 可视化部分U矩阵信息 恢复数据 9、使用scikit-learn库中的PCA实现降维 https://github.com/...，其他的都是正常点（比如CPU和memory的变化） x1对应的高斯分布如下： x2对应的高斯分布如下： 可以看出对应的p(x1)和p(x2)的值变化并不大，就不会认为异常 因为我们认为feature
概括地说，要搭建和使用一个机器学习模型，一般分为如下四个步骤： 1. 预处理 2. 训练 3. 评估 4. 预测 ?...在这个步骤中，开发者需要调整选定算法的参数，即所谓的超参数（Hyperparameters）过程。 本文将主要关注二元分类器的训练过程，深入探讨算法的内在工作原理。...下面我们根据具体代码简述感知机模型的基本实现流程。 首先，初始化一个权重等于零的数组，数组长度等于特征数加1。这里之所以加1，是为了存储“阈值”（threshold）。...这里需要注意的是，Perceptron算法要求特征必须是数字值。具体代码如下： self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1]) 第二步，开始一个迭代次数为 n_iter 的循环。...因为不可避免的，在手动敲入这些代码时你一定会引入错误，因此你敲完的代码可能根本就运行不起来，也可能得到一些意想不到的错误，这时你就必须排查和修改代码中的错误。
利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%...以3月5日为例，应该先把前两个月的加起来，然后再加上5天即本年的第几天，特殊情况，闰年且输入月份大于2时需考虑多加一天。 题目 5 输入三个整数x,y,z，请把这三个数由小到大输出。...题目 8 输出 9*9 乘法口诀表。 分行与列考虑，共9行9列，i控制行，j控制列。 题目 9 模拟Linux用户登录。 验证账号和密码，若失败则延迟三秒输出错误信息。...兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21.... 题目 12 判断101-200之间有多少个素数，并输出所有素数。...对n进行分解质因数，应先找到一个最小的质数k，然后按下述步骤完成：(1)如果这个质数恰等于n，则说明分解质因数的过程已经结束，打印出即可。
神经网络的本质也是通过对很多参数变量的调整来逼近要模拟的函数。...设计神经网络 使用神经网络训练数据之前，必须确定神经网络的层数，以及每层单元的个数 特征向量在被传入输入层时通常被先标准化(normalize）到0和1之间，这样做的原因是为了加速学习过程。...(regression)问题 对于分类问题，如果是2类，可以用一个输出单元表示（0和1分别代表2类） 如果多余2类，每一个类别用一个输出单元表示 所以输入层的单元数量通常等于类别的数量 没有明确的规则来设计最好有多少个隐藏层...终止条件 权重的更新低于某个阈值 预测的错误率低于某个阈值 达到预设一定的循环次数 神经网络的实现 激活函数 tanh() 它的导数为： 1 - tanh()^2 logistic() 他的导数为 logistic..._2d(x) temp = np.ones([x.shape[0],x.shape[1]+1]) temp[:,0:-1]=x x=temp
每层由单元(units)组成 输入层(input layer)是由训练集的实例特征向量传入 经过连接结点的权重(weight)传入下一层，一层的输出是下一层的输入 隐藏层的个数可以是任意的，输入层有一层...(hidden layers) 和足够大的训练集, 可以模拟出任何方程 3....设计神经网络结构 3.1 使用神经网络训练数据之前，必须确定神经网络的层数，以及每层单元的个数 3.2 特征向量在被传入输入层时通常被先标准化(normalize）到0和1之间 （为了加速学习过程） 3.3...如果多余2类，每一个类别用一个输出单元表示，所以输入层的单元数量通常等于类别的数量 没有明确的规则来设计最好有多少个隐藏层,根据实验测试和误差，以及准确度来实验并改进 4....（3） 终止条件 权重的更新低于某个阈值 预测的错误率低于某个阈值 达到预设一定的循环次数 6. Backpropagation 算法举例 ? 7.
假设自变量有N种取值，因变量有M种取值，考虑自变量等于i且因变量等于j的样本频数的观察值与期望的差距，构建统计量： ? 不难发现，这个统计量的含义简而言之就是自变量对因变量的相关性。...默认情况下，它会删除所有零差异特征，即所有样本中具有相同值的特征。...前向搜索 前向搜索说白了就是每次增量地从剩余未选中的特征选出一个加入特征集中，待达到阈值或者 ? 时，从所有的 ? 中选出错误率最小的。过程如下： 初始化特征集 ? 为空。 扫描 ?...(即 ? )。 在只使用 ? 中特征的情况下，利用交叉验证来得到 ? 的错误率。 从上步中得到的 ? 个 ? 中选出错误率最小的 ? ,更新 ? 为 ?...通过L1正则项来选择特征：L1正则方法具有稀疏解的特性，因此天然具备特征选择的特性，但是要注意，L1没有选到的特征不代表不重要，原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个，如果要确定哪个特征重要应再通过
X.reshape(-1,1)#将二维灰度图像的形状改变为单特征数据集 #print('X的形状为：',X.shape) #print('X1的形状为：',X1.shape) kmeans = KMeans...X.reshape(-1,1) #print('X的形状为：',X.shape) kmeans = KMeans(n_clusters = K).fit(X1)#构建并训练模型...#%% #计算K值从1到12对应的平均畸变程度，用肘部法则来确定寻找较好的聚类数目K #导入KMeans模块 from sklearn.cluster import KMeans #导入scipy，求解距离...(-1,4) #print('X的形状为：',X.shape) kmeans = KMeans(n_clusters = K).fit(X1)#构建并训练模型 centers=kmeans.cluster_centers...plt.title('K='+np.str_(K)) plt.show #%% #计算K值从1到12对应的平均畸变程度，用肘部法则来确定寻找较好的聚类数目K #导入KMeans模块 from sklearn.cluster
如果希望序列从10开始，则第一个参数必须是10的log，即1。 The second argument is the endpoint of the array, which is 100....和前面一样，第三个参数是数组中的元素数。...当我运行它时，输出正好是预期的。...可以使用大小检查数组的元素数。...通过查看第二行的第二个元素，即0.9216，依此类推，我们得到了一个大于0.9的元素。
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