【转】吴恩达新书《Machine Learning Yearning》翻译连载_3

转载 微信公众号 “顶级程序员” 21 关于偏差和方差的例子 以我们的猫咪分类任务为例。一个理想的分类器(比如人)可能会用几乎完美的表现来完成这个任务。 假设你的算法可以达到以下标准: 训练集误差 = 1% 开发集错误 = 11% 这会带来什么问题呢?根据之前的章节中我们给出的定义,我们可以估计出偏差为1%,方差为10%(=11%-1%)。因此,这带来了高方差。该分类器有着很低的训练误差,但是它并不...

论文笔记:经典目标检测算法(R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN,YOLOv1-v3)

到(类特定的)各个线性SVM中分类(比如VOC的20个类别就有20个SVM)。对于特定类的SVM,由于有2000个候选区域,所以有2000个结果,使用非极大值抑制来获得得分较高的一些候选区。CNN的训练:使用的CNN在ImageNet2012分类数据集上做了预训练。微调时把最后的1000类改为N+1类,对于VOC而言N为20,对于ImageNet2013检测数据集而言N为200,以IOU大于等于0....

tensorflow 12:双隐层+softmax回归实现mnist图片识别之二

d.py这个文件,主要讲解调用过程相关的知识点。fully_connected_feed.py速览fully_connected_feed.py所做的工作除了正常的参数解析、建立图、读取数据、循环训练,还包括了保存图结构、信息汇总、保存检查点文件。参数解析fully_connected_feed.py把模型的(超)参数全部解析到全局变量FLAGS里面,然后其它地方用FLAGS获取用户传参。参...

ML.NET 示例:二元分类之垃圾短信检测

不相关的/不想要的消息)。我们将使用UCI的SMS Spam Collection Data Set,其中包含近6000条被分类为“垃圾信息”或“ham”(不是垃圾信息)的消息。我们将使用这个数据集来训练一个模型,该模型可以接收新消息并预测它们是否是垃圾信息。这是一个二元分类的示例,因为我们将短信分类为两个类别。解决方案要解决这个问题,首先我们将建立一个评估器来定义我们想要使用的机器学习管道。 ...

PCA

enVectors,scores,eigenValues] = pca(X);transMatrix = eigenVectors(:,1:K);X = X*transMatrix; 第一步是对求训练集数据的均值;X代表原始的数据矩阵,是一个N*d的矩阵,N代表样本个数,d代表特征的原始维数;第二步是对训练集去中心化;第三步是pca分析:eigenVectors是一个d*d的矩阵,每列代表对应...

使用神经网络预测航班起飞准点率

为了准确的对所有航班号属性进行One-Hot编码,我们遍历所有数据条目,统计出一共有1266中不同的航班。也就是说,对于这一种特征来说,就会产生一个1266*1的One-Hot向量,这会导致在神经网络训练的时候产生一个相当大的稀疏矩阵。 三.基于数据统计的多步预测模型建立3.1数据统计及特征提取上文讲到直接对航班进行One-Hot编码,会产生一个较大的稀疏向量,进而在搭建网络的过程中会出现一个...

最大熵模型(MaxEnt)解析

⊆ Rn表示输入(特征向量),Y∈ Output 表示输出(分类标签),Input和Output分别是输入和输出的集合。这个模型表示的是对于给定的输入X,输出为Y的概率是P(Y|X)。   给定一个训练数据集 我们现在的目标是利用最大熵原理来选择最好的分类模型。首先来考虑模型应该满足的条件。给定训练数据集,便可以据此确定联合分布P(X,Y)的经验分布,以及边缘分布P(X)的经验分布。关于经验分布,你...

北京反恐特警夺冠,2018世界警察手枪射击比赛获奖名单公布

房刚在进行射击训练 供图/北京警方 房刚和吴小艺共获得6枚金牌 摄影/本报记者 汪震龙在刚刚过去的第二届世界警察手枪射击比赛中,北京市公安局反恐怖和特警总队三名特警分别以教练员和运动员的身份参赛,其中射击教官张亮作为教练员带领中国一队包揽大赛成员国组男子、女子团体冠军和团体总冠军;男民警房刚代表中国一队参赛,获得成员国组男子个人冠军、男子团体冠军、团体总冠军3枚金牌;女民警吴小艺代表中国二队参赛,...

TensorFlow 实现线性回归

X, Y)19 plot.show() 运行上述代码,输出图形如下: 2、采用TensorFlow来获取上述方程的系数首先搭建基本的预估模型y = w * x + b,然后再采用梯度下降法进行训练,通过最小化损失函数的方法进行优化,最终训练得出方程的系数。在下面的例子中,梯度下降法的学习率为0.2,训练迭代次数为100次。 1 def train(x, y): 2 # 生成随机系数 3 ...

[深度学习] 物体检测之SSD详解

box匹配到了第j个class为p类别的GT box;而location loss是典型的smooth L1 loss: 提高精度的方法: Matching strategy(匹配策略):缩进在训练时,groundtruth boxes 与 default boxes(就是prior boxes) 按照如下方式进行配对:首先,寻找与每一个ground truth box有最大的jaccard ...
© 2021 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.041569(s)
2021-01-21 02:34:44 1611167684