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  • 深度學習繪圖工具

    NN-SVG 麻省理工學院弗蘭克爾生物工程實驗室, 該實驗室開發(fā)可視化和機器學習工具用于分析生物數(shù)據。 GitHub地址:https://github.com/zfrench...

  • 概念:增強學習、增量學習、遷移學習

    一. 增強學習/強化學習(Reinforcement Learning ) 我們總是給定一個樣本x,然后給或者不給label y。之后對樣本進行擬合、分類、聚類或者降維等操作...

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    機器學習算法常用度量指標

    1. 混淆矩陣 常用術語:True positive(TP):被正確地劃分為正例的個數(shù),即實際為正例且被分類器劃分為正例的實例數(shù);False positive(FP):被錯誤...

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    生成模型VS判別模型

    1. 概率分布角度 從概率分布的角度考慮,對于一堆樣本數(shù)據,每個均有特征Xi對應分類標記yi。生成模型:學習得到聯(lián)合概率分布P(x,y),即特征x和標記y共同出現(xiàn)的概率,然后...

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    深度學習常用的模型評估指標

    “沒有測量,就沒有科學?!边@是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學中,特別是在機器學習的領域,對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法,才能夠快速的發(fā)現(xiàn)在...

  • 淺談交叉熵

    一:定義 交叉熵(cross entropy)是深度學習中常用的一個概念,一般用來求目標與預測值之間的差距。交叉熵是信息論中的一個概念,要想了解交叉熵的本質,需要先從最基本的...

  • SVM-基礎

    1. SVM要解決的問題 SVM的全稱Support Vector Machine,即支持向量機,主要用于解決模式識別領域中的數(shù)據分類問題,屬于有監(jiān)督學習算法的一種。 SVM...

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    評估指標

    機器學習或者是日常生活中,遇見的往往是二分類問題比較多,二分類模型的模型評價準則很多,Auc_score,F1_score,accuracy等等都是比較常用的。而針對多分類問...

  • 128篇21大領域必讀論文【轉】

    這份閱讀列表的組織原則是這樣的:從全局到枝干: 從綜述類、全局性的文章到細分領域的具體論文。從經典到最前沿: 每個話題的文章都是按時間順序來排的,可以清晰給出每個方向的發(fā)展脈...

  • 自信息, 信息熵, 互信息和K-L散度

    香農-信息論領域的牛頓 香農一生發(fā)表的文章并不多,但是篇篇都是精品。Amethematical theory of communication通信的數(shù)學理論第一篇文章中提出了...

  • 第四范式關于AutoML的綜述

    論文地址:*https://arxiv.org/abs/1810.13306 。 這是一篇來自第四范式(4Paradigm)公司的關于AutoML的綜述文章。第四范式是目前國...

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