決策樹是機器學(xué)習(xí)中應(yīng)用很廣泛的算法腕侄，它不僅可以處理分類和回歸問題碰酝，還可以產(chǎn)出特征重要性惨奕、連續(xù)變量分箱等副產(chǎn)物。決策樹有著可解釋性強、原理簡單、效率高的特點境输。在決策樹算法的發(fā)展...
發(fā)簡信
IP屬地：江蘇
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機器學(xué)習(xí)筆記：決策樹 -
朱小虎 Neil Zhu畴嘶，University AI / CSAGI 創(chuàng)始人
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概念速查：多項式分布
服從多項式分布的隨機向量 滿足如下條件： 1），且集晚； 2）設(shè) 為任意非負整數(shù)窗悯，且 ； 事件 發(fā)生的概率為： 其中偷拔，蒋院，。 【舉例】一個6面的均勻骰子莲绰，投擲6次欺旧，投擲結(jié)果為...
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PyTorch深度學(xué)習(xí)筆記（7）：應(yīng)用實例--FashionMNIST數(shù)據(jù)集
在上一篇文章中，我們介紹了如何用梯度下降法進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化「蚯現(xiàn)在我們用一個實際的數(shù)據(jù)集：FashionMNIST辞友，完整的實現(xiàn)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練優(yōu)化，在這一過程中，我們...
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PyTorch深度學(xué)習(xí)筆記（6）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練--梯度下降法在前面的文章中称龙，我們介紹了為線性回歸留拾、二分類、三分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化選取適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)鲫尊。我們知道痴柔，當(dāng)損失函數(shù)的值越小，代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與真實值之間的差異越小疫向，模型效果越好咳蔚。對...
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PyTorch深度學(xué)習(xí)筆記（5）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練--損失函數(shù)
在前面的文章中，我們介紹了單層和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播過程搔驼，同時也使用了torch.nn來實現(xiàn)這一過程谈火。不難發(fā)現(xiàn)，模型中的權(quán)重對模型輸出的預(yù)測結(jié)果起著很重要的作用匙奴。而前面我們...
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PyTorch深度學(xué)習(xí)筆記（4）：完整實現(xiàn)一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播
本文將通過一個例子堆巧，使用torch.nn中Module類的繼承來完整實現(xiàn)一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播過程。此外泼菌，文中將介紹類繼承過程中定義init()函數(shù)時super()的用法...
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PyTorch深度學(xué)習(xí)筆記（3）：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播本文主要以異或門問題為例子，介紹多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啦租。我們將從上一篇文章中介紹的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出發(fā)哗伯，學(xué)習(xí)或門、非與門篷角、異或門問題焊刹，了解單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在面對非線性問題（e.g. 異或門問題...
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PyTorch深度學(xué)習(xí)筆記（2）：單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播本文將從一個簡單的線性回歸問題出發(fā)，構(gòu)建單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恳蹲，并手動實現(xiàn)它的正向傳播虐块。同時，我們將介紹如何使用PyTorch中的核心模塊torch.nn來構(gòu)建該線性回歸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嘉蕾。最...
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數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：最小二乘法
最小二乘法可以用來求解線性回歸模型中權(quán)重參數(shù)的最優(yōu)解贺奠，本文將對這一求解過程做簡要概述。 線性回歸模型 對于第 個樣本 ()错忱，我們有：其中儡率，為樣本 的標(biāo)簽， 為樣本 的 ...
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數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：矩陣求導(dǎo)
本文主要參考B站UP主GRNovmbrain的推導(dǎo)視頻以清，鏈接如下：https://www.bilibili.com/video/BV1xk4y1B7RQ/?vd_source...
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PyTorch深度學(xué)習(xí)筆記（1）：張量
張量Tensor是深度學(xué)習(xí)框架Pytorch中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)儿普。類似于Array是Numpy中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一樣，tensor及其對應(yīng)的方法函數(shù)掷倔，為在Pytorch上進行深度學(xué)...
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?? 90后 ? 碩士畢業(yè)于 華中科技大學(xué)<br>?? 公眾號 CodeSheep 作者<br>?? IT咨詢請公眾號私信<br>?? 自學(xué)編程之路↓↓↓<br><a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fhansonwang99%2FJavaCollection" target="_blank">https://github.com/hansonwang99/JavaCollection</a>
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概念速查：Jeffrey's Prior
當(dāng)構(gòu)建 prior distribution 時，若沒有足夠的群體信息支持浪汪，我們通常希望構(gòu)建的 prior 在我們的 posterior 中影響越小越好障贸，即，posterio...
