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目錄 1、介紹2谤饭、圖表示的選擇 1攀芯、介紹 1择克、為什么圖深度學(xué)習(xí)困難拳恋？相較于傳統(tǒng)圖像终畅，圖深度學(xué)習(xí)更困難： 任意大小和任意復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 沒有圖像或文本中的空間局部性榜旦。圖像中知道...

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一幽七、語義圖像分割結(jié)果定義 語義圖像分割結(jié)果，可分為True Positive章办、False Positive锉走、True Negative、False Negative藕届。Nega...

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1挪蹭、可接受任意數(shù)量參數(shù)的函數(shù) **參數(shù)只能出現(xiàn)在最后一個參數(shù)。有一點要注意的是休偶，在 * 參數(shù)后面仍然可以定義其他參數(shù)梁厉。 2、只接受關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù) 3踏兜、給函數(shù)參數(shù)增加元信息 ...

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例如：用作探針表達(dá)數(shù)據(jù)的初步過濾 為什么要初步過濾词顾？ 具體使用：https://www.rdocumentation.org/packages/genefilter/vers...

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glove的官網(wǎng)地址：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/[https://nlp.stanford.edu/projects/g...

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邏輯回歸的分類變量是離散值，但有時可能不是兩種碱妆，而是多種 那么下圖所示的三種分類肉盹，如果用邏輯回歸來處理呢 一個可行的方法是： 如上圖，即對沒有一種類別疹尾，都構(gòu)建一個“一對余”的...

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一上忍、過擬合 第一種是欠擬合，高偏差纳本。第二種擬合較好窍蓝。第三種過擬合，高方差繁成。 過擬合：當(dāng)特征很多吓笙，訓(xùn)練集可能擬合的很好，甚至代價函數(shù)的值約等于0巾腕，但是這個模型卻不能泛化到新的數(shù)...

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邏輯回歸的代價函數(shù) 如上圖面睛，對于二分類邏輯回歸絮蒿，即有m個樣本，每個樣本的特征X有n+1個（Xo=1）侮穿，分類變量Y屬于0或1歌径，然后使用這些數(shù)據(jù)集來確定假設(shè)函數(shù)的參數(shù)θ。之前所說...

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MATLAB編程中亲茅，向量化的思想可從下圖看出： 對于常見的線性回歸假設(shè)函數(shù) 做乘積累加的過程，傳統(tǒng)的編寫方法可能像左邊一樣狗准，但是如果把θ和X看作一個向量克锣，則只需要寫成向量相乘...

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一、分類 常見的分類問題腔长，比如腫瘤的惡性或良性袭祟，是一個二分類問題，可用0或1表示捞附， 假設(shè)我們對于已有的數(shù)據(jù)構(gòu)建一個線性回歸模型巾乳，比如下圖: 我們將模型的分類閾值定為0.5，當(dāng)...

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一鸟召、多項式回歸 房價預(yù)測中： 有兩個特征胆绊，frontage和depth，即臨街長度和房子的寬度欧募。假如我們計算一個x = frontage * depth (房子面積)压状，則假設(shè)...

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加載所需R包 設(shè)置工作路徑 構(gòu)建測試數(shù)據(jù)集 將熱圖結(jié)果按聚類后的順序輸出

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一、多維特征 前面所述的房價預(yù)測的線性模型跟继，只用到了一維特征种冬，即size，房屋尺寸舔糖，要用這個特征量來預(yù)測房屋價格： 當(dāng)數(shù)據(jù)集的信息不止一種時娱两，便有了多維特征，比如： 上圖有四...

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一金吗、矩陣和向量 這個是4×2矩陣十兢，即4行2列，如m為行辽聊，n為列纪挎，那么m x n即為4×2 矩陣的維數(shù)即行數(shù)×列數(shù) 矩陣元素（矩陣項）： Aij指第i行，第j列的元素跟匆。 向量是...

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一、梯度下降****梯度下降是一個用來求函數(shù)最小值的算法橱鹏，我們將使用梯度下降算法來求出代價函數(shù)J(θo,θ1)的最小值膜蠢。 梯度下降算法中要做的就是不停地一點點改變θo和θ1，...

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一莉兰、假設(shè)函數(shù) h表示學(xué)習(xí)算法的解決方案挑围，也就是根據(jù)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練擬合得到的一個函數(shù)，也稱為假設(shè)函數(shù)（hypothesis）糖荒。h代表hypothesis(假設(shè))杉辙，h表示一個函數(shù)，輸...