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每日一学——线性分类笔记（中）

评分函数输入像素数据，然后通过公式 来计算不同分类类别的分值。这里我们将分值简写为s。比如，针对第j个类别的得分就是第j个元素： 。...针对第i个数据的多类SVM的损失函数定义如下： 举例：用一个例子演示公式是如何计算的。假设有3个分类，并且得到了分值s=[13,-7,11]。其中第一个类别是正确类别，即 。...与二元支持向量机（Binary Support Vector Machine）的关系：在学习本课程前，你可能对于二元支持向量机有些经验，它对于第i个数据的损失计算公式是： 其中，C是一个超参数，并且 。...可以认为本章节介绍的SVM公式包含了上述公式，上述公式是多类支持向量机公式只有两个分类类别的特例。也就是说，如果我们要分类的类别只有两个，那么公式就化为二元SVM公式。...需要指出的是，本课中展示的多类SVM只是多种SVM公式中的一种。另一种常用的公式是One-Vs-All（OVA）SVM，它针对每个类和其他类训练一个独立的二元分类器。

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干货|（DL~3）deep learning中一些层的介绍

python实现relu的前向传播： ? 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： ?...下面是分类的错误率，可以发现使用了dropout之后错误率更低： ?...Dropout有效的另外一个视点是：由于神经元是随机选择的，所以可以减少神经元之间的相互依赖，从而确保提取出相互独立的重要特征。 5、python实现dropout的前向传播 ?...在这里观察到所有来自第一层的神经元共享相同的权重集，不同的过滤器得到不同的特征。 2、python实现卷积层的前向传播 ?...比如最常见的max pooling，因为取一片区域的最大值，所以这个最大值在该区域内无论在哪，max-pooling之后都是它，相当于对微小位移的不变性。

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线性分类器-中篇

评分函数输入像素数据，然后通过公式f(x[i], W)来计算不同分类类别的分值。这里我们将分值简写为s。比如，针对第j个类别的得分就是第j个元素:s[j] = f(x[i], W)[j]。...举例 用一个例子演示公式是如何计算的。假设有3个分类，并且得到了分值s = [13, -7, 11]。其中第一个类别是正确类别，即y[i] = 0。同时假设delta是10（后面会详细介绍该超参数）。...然而，一旦开始考虑更复杂的评分函数f公式，这样做就不是必须的了。 在结束这一小节前，还必须提一下的属于是关于0的阀值：max(0, -)函数，它常被称为折叶损失（hinge loss）。...♿与二元支持向量机（Binary Support Vector Machine）的关系：在学习本课程前，你可能对于二元支持向量机有些经验，它对于第i个数据的损失计算公式是： ?...可以认为本章节介绍的SVM公式包含了上述公式，上述公式是多类支持向量机公式只有两个分类类别的特例。也就是说，如果我们要分类的类别只有两个，那么公式就化为二元SVM公式。

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容斥原理

然而，如果我们单纯将所有结果相加，会得到错误答案。有些数可能被统计多次（被好几个素因子整除）。所以，我们要运用容斥原理来解决。...（译注：这段算法有问题，事实上可以用O(k^2)方法解决） 素数四元组的个数问题 给出n个数 ? ，从其中选出4个数，使它们的最大公约数为1，问总共有多少中取法。...然后利用容斥原理，统计出所有能被一个素数整除的四元组个数，然后减掉所有能被两个素数整除的四元组个数，再加上被三个素数整除的四元组个数… 和睦数三元组的个数问题 给出一个整数 ? 。...现在我们要考虑这个问题，如何求与2到n这些数互素（不互素）的数的个数。虽然求解与一个数互素数的个数的解法在前面已经提到过了，但在此并不合适，因为现在要求2到n所有数的结果，分别求解显然效率太低。...回想容斥原理的公式，它所求的集合是不会包含重复元素的。也就是如果这个集合包含的某个素数多于一次，它们不应再被考虑。 所以只有当一个数i满足good[i]=true时，它才会被用于容斥原理。

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10个常用的损失函数解释以及Python代码实现

损失函数指导模型如何最小化误差。 也就是说损失函数是知道模型如何训练的，而度量指标是说明模型的表现的。 为什么要用损失函数?...二元交叉熵损失函数的一般公式为: — (y . log (p) + (1 — y) . log (1 — p)) 让我们继续使用上面例子的值： 输出概率= [0.3、0.7、0.8、0.5、0.6、0.4...loss = max (0 , 1–(-1) * 0) = max (0 , 1) = 1 如果一次观测结果为2，但分类错误(乘以[-1])，则距离为-2。...loss = max (0 , 1 — (-1) . 2) = max (0 , 1+2) = max (0 , 3) = 3 python代码如下： #Hinge Loss def Hinge (y...total_sq_hinge_loss = np.sum(sq_hinge_loss) return total_sq_hinge_loss 多分类 9、交叉熵（CE） 在多分类中，我们使用与二元交叉熵类似的公式

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10个常用的损失函数解释以及Python代码实现

损失函数指导模型如何最小化误差。 也就是说损失函数是知道模型如何训练的，而度量指标是说明模型的表现的 为什么要用损失函数?...二元交叉熵损失函数的一般公式为: — (y . log (p) + (1 — y) . log (1 — p)) 让我们继续使用上面例子的值： 输出概率= [0.3、0.7、0.8、0.5、0.6、0.4...loss = max (0 , 1–(-1) * 0) = max (0 , 1) = 1 如果一次观测结果为2，但分类错误(乘以[-1])，则距离为-2。...loss = max (0 , 1 — (-1) . 2) = max (0 , 1+2) = max (0 , 3) = 3 python代码如下： #Hinge Loss def Hinge (...total_sq_hinge_loss = np.sum(sq_hinge_loss) return total_sq_hinge_loss 多分类 9、交叉熵（CE） 在多分类中，我们使用与二元交叉熵类似的公式

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机器学习基础干货——线性分类（中）

评分函数输入像素数据，然后通过公式 ? 来计算不同分类类别的分值。这里我们将分值简写为s。比如，针对第j个类别的得分就是第j个元素： ? 。...举例：用一个例子演示公式是如何计算的。假设有3个分类，并且得到了分值s=[13,-7,11]。其中第一个类别是正确类别，即 ? 。同时假设 ? 是10（后面会详细介绍该超参数）。...与二元支持向量机（Binary Support Vector Machine）的关系：在学习本课程前，你可能对于二元支持向量机有些经验，它对于第i个数据的损失计算公式是： ?...可以认为本章节介绍的SVM公式包含了上述公式，上述公式是多类支持向量机公式只有两个分类类别的特例。也就是说，如果我们要分类的类别只有两个，那么公式就化为二元SVM公式。...需要指出的是，本课中展示的多类SVM只是多种SVM公式中的一种。另一种常用的公式是One-Vs-All（OVA）SVM，它针对每个类和其他类训练一个独立的二元分类器。

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干货——线性分类（中）

评分函数输入像素数据，然后通过公式 ? 来计算不同分类类别的分值。这里我们将分值简写为s。比如，针对第j个类别的得分就是第j个元素： ? 。...举例：用一个例子演示公式是如何计算的。假设有3个分类，并且得到了分值s=[13,-7,11]。其中第一个类别是正确类别，即 ? 。同时假设 ? 是10（后面会详细介绍该超参数）。...与二元支持向量机（Binary Support Vector Machine）的关系：在学习本课程前，你可能对于二元支持向量机有些经验，它对于第i个数据的损失计算公式是： ?...可以认为本章节介绍的SVM公式包含了上述公式，上述公式是多类支持向量机公式只有两个分类类别的特例。也就是说，如果我们要分类的类别只有两个，那么公式就化为二元SVM公式。...需要指出的是，本课中展示的多类SVM只是多种SVM公式中的一种。另一种常用的公式是One-Vs-All（OVA）SVM，它针对每个类和其他类训练一个独立的二元分类器。

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卷积神经网络基础

卷积完输出的特征矩阵（深度）与卷积核个数相同 计算：各个深度的卷积层相同位置处，卷积出来的值相加，最后各个深度卷完成一层了 当然卷积核不唯一，卷完之后拼接在一起 具体计算细节问题： 如何带上偏移量计算...当前卷积核输出的卷积矩阵，减去偏移量bias 加上激活函数该如何计算？...常用激活函数： sigmoid激活函数 f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} relu激活函数 f(x) = Max(0,x) 因为计算过程是一个线性过程，如果想要解决非线性问题...3.越界问题： 矩阵经过卷积操作后的尺寸由以下几个因数决定： 输入图片的大小 W x W Filter大小F x F （卷积核滑动窗口大小） 步长S padding的像素数 (补零的像素数...，若上一层为输出层就直接输入数据 上标（1）指当前处于哪一层 下表第一个数字是上一层第几个神经元，第二个数字是本层第几个神经元 最后一层的激活函数是softmax softmax计算过程： o_i =

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用Python做个色情图片识别

Pillow 是一个对 PIL 友好的分支，支持 Python3，所以我们这里安装的是 Pillow，这是它的官方文档。 默认已经有python3.0以上和包管理工具pip3。...关于像素肤色判定这方面，公式可以在网上找到很多，但是世界上不可能有正确率100%的公式。你可以用自己找到的公式，在程序完成后慢慢调试。...= float(max([r, g, b])) _min = float(min([r, g, b])) diff = float(_max - _min) if _sum =..._clear_regions() 方法只将像素数大于指定数量的皮肤区域保留到 self.skin_regions ： # 皮肤区域清理函数 # 只保存像素数大于指定数量的皮肤区域 def _clear_regions...程序只需定义好它要求的参数，然后 argparse 将负责如何从 sys.argv 中解析出这些参数。argparse 模块还会自动生成帮助和使用信息并且当用户赋给程序非法的参数时产生错误信息。

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python 【实例100】

计算数字范围中所有的偶数;输入开始和结束值（不包括），得到所有偶数 8.移除列表中的多个元素 ：输入[3,5,7,9,11,13] 移除7元素[77,11] 返回[3,5,9,13] 9....如何实现学生成绩的排序 12. 读取成绩文件排序数据 13. 统计学生成绩文件最高分最低分平均分 14. 统计英语文章，每个单词的出现次数 15.统计目录下所有文件大小 16....取区间内的所有素数 输入开启数字和结束数字，打印区间内的所有素数：比如：输入11和25 ，打印11~25的所有素数，包括25 素数：如果数字只能被1和自己整除就是素数，否则不是素数：比如3是素数、4不是素数...如何实现学生成绩的排序 学生成绩是一个复杂列表，按成绩排序 student = [ {'sno': 101, 'sname': "张三", "sgrade": "99"}, {'sno'...max_score, min_score, avg_score max_score, min_score, avg_score = compute_score() print(f"max_score

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PyTorch和Tensorflow版本更新点

错误修正以及其他更改 •在python中使用int64 Tensor index进行切片时，修复strides和begin 类型失配问题。 •改进卷积padding文件。...•修复Estimator中的错误，即构造函数中的参数不是对用户提供参数的深度复制。这个错误无意中使得用户在创建Estimator之后突变参数，从而导致潜在的未定义的行为。...•TensorFlow调试器（tfdbg）： 1.修复了一个阻止tfdbg使用多GPU设置的错误。 2.修复了一个阻止tfdbg使用tf.Session.make_callable的错误。...错误修复和小改进 现在，当将变量转换为bool时，我们会发出错误。...•用负的padding将ZeroPad2d向后修复。 •添加虚拟tensor.data属性，为用户提供可解释的错误消息。 •修复Python3的原位划分。

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克雷研究所100万美元奖金要归AI了数学界规则大改，未来数学家如何应对「海量猜想」

新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】数学领域，以其廉价的数据及问题的严谨性，成为了人工智能辅助发现的理想试验场，但唯有人类自己，才能区分出好猜想和坏猜想。...最近，伦敦数学科学研究所所长托马斯·芬克 (Thomas Fink) 在Nature的world view栏目发布了一篇文章，探讨了AI如何在数学领域中发挥其独特的作用，以及如何帮助数学家从猜想走向证明...文章链接：https://www.nature.com/articles/d41586-024-01413-w 数学数据的丰富性和独特性为AI的训练提供了肥沃的土壤：从素数到结理论，AI正在帮助我们发现数学对象之间的新联系...他正在与 BHI 合作研究可修复性和重组创新等主题，其研究兴趣主要包括离散动力学、复杂网络和生物学基本定律。...例如，Pólya猜想曾认为，任何给定整数以下的大多数整数都有奇数个质因数，但这个猜想在1960年被证明是错误的，因为数字906,180,359并不满足这个条件，只需一个反例就被证伪了。

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