目錄 1、介紹2、圖表示的選擇 1、介紹 1、為什么圖深度學(xué)習(xí)困難?相較于傳統(tǒng)圖像,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。圖像中知道...
目錄 1、介紹2、圖表示的選擇 1、介紹 1、為什么圖深度學(xué)習(xí)困難?相較于傳統(tǒng)圖像,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。圖像中知道...
一、語(yǔ)義圖像分割結(jié)果定義 語(yǔ)義圖像分割結(jié)果,可分為True Positive、False Positive、True Negative、False Negative。Nega...
1、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(gè)參數(shù)。有一點(diǎn)要注意的是,在 * 參數(shù)后面仍然可以定義其他參數(shù)。 2、只接受關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù) 3、給函數(shù)參數(shù)增加元信息 ...
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? 具體使用:https://www.rdocumentation.org/packages/genefilter/vers...
glove的官網(wǎng)地址:https://nlp.stanford.edu/projects/glove/[https://nlp.stanford.edu/projects/g...
邏輯回歸的分類變量是離散值,但有時(shí)可能不是兩種,而是多種 那么下圖所示的三種分類,如果用邏輯回歸來處理呢 一個(gè)可行的方法是: 如上圖,即對(duì)沒有一種類別,都構(gòu)建一個(gè)“一對(duì)余”的...
一、過擬合 第一種是欠擬合,高偏差。第二種擬合較好。第三種過擬合,高方差。 過擬合:當(dāng)特征很多,訓(xùn)練集可能擬合的很好,甚至代價(jià)函數(shù)的值約等于0,但是這個(gè)模型卻不能泛化到新的數(shù)...
邏輯回歸的代價(jià)函數(shù) 如上圖,對(duì)于二分類邏輯回歸,即有m個(gè)樣本,每個(gè)樣本的特征X有n+1個(gè)(Xo=1),分類變量Y屬于0或1,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...
MATLAB編程中,向量化的思想可從下圖看出: 對(duì)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,但是如果把θ和X看作一個(gè)向量,則只需要寫成向量相乘...
一、分類 常見的分類問題,比如腫瘤的惡性或良性,是一個(gè)二分類問題,可用0或1表示, 假設(shè)我們對(duì)于已有的數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)線性回歸模型,比如下圖: 我們將模型的分類閾值定為0.5,當(dāng)...
一、多項(xiàng)式回歸 房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)中: 有兩個(gè)特征,frontage和depth,即臨街長(zhǎng)度和房子的寬度。假如我們計(jì)算一個(gè)x = frontage * depth (房子面積),則假設(shè)...
一、多維特征 前面所述的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的線性模型,只用到了一維特征,即size,房屋尺寸,要用這個(gè)特征量來預(yù)測(cè)房屋價(jià)格: 當(dāng)數(shù)據(jù)集的信息不止一種時(shí),便有了多維特征,比如: 上圖有四...
一、矩陣和向量 這個(gè)是4×2矩陣,即4行2列,如m為行,n為列,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(xiàng)): Aij指第i行,第j列的元素。 向量是...
一、梯度下降****梯度下降是一個(gè)用來求函數(shù)最小值的算法,我們將使用梯度下降算法來求出代價(jià)函數(shù)J(θo,θ1)的最小值。 梯度下降算法中要做的就是不停地一點(diǎn)點(diǎn)改變?chǔ)萶和θ1,...
一、假設(shè)函數(shù) h表示學(xué)習(xí)算法的解決方案,也就是根據(jù)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練擬合得到的一個(gè)函數(shù),也稱為假設(shè)函數(shù)(hypothesis)。h代表hypothesis(假設(shè)),h表示一個(gè)函數(shù),輸...