在上一篇邏輯回歸中，我們利用批量梯度下降算法BGD求解使損失函數(shù)J(θ)取得最小值的θ，同時也提到了SGD和MBGD，本篇我們實現(xiàn)下這三個算法，并進(jìn)行簡單比較。關(guān)于梯度下降算...
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梯度下降算法的Python實現(xiàn) -
分類模型評估指標(biāo)本篇先考慮二分類問題，記錄常用到的評估指標(biāo)。 混淆矩陣 假設(shè)在訓(xùn)練之前和預(yù)測之后，一個樣本的標(biāo)記是確定的兩個類別，一個是真實的1/0，一個是預(yù)測的1/0，其中1表示正例、0表...
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深度學(xué)習(xí)--RNN+Attention 文本分類之前介紹過RNN的分類，本文介紹一下使用預(yù)訓(xùn)練詞向量進(jìn)行RNN+Attention的分類模型。 下面來正式開始，RNN+Attention在tensorflow中的實現(xiàn)。 運...
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深度學(xué)習(xí)--Lstm+CNN 文本分類本文從實踐的角度，來講一下如何構(gòu)建LSTM+CNN的模型對文本進(jìn)行分類。 本文Github RNN網(wǎng)絡(luò)與CNN網(wǎng)絡(luò)可以分別用來進(jìn)行文本分類。RNN網(wǎng)絡(luò)在文本分類中，作用是用來...
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深度學(xué)習(xí)--RNN文本分類本文Github 1. RNN文本分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 2. tensorflow中的RNN RNN在tensorflow中有靜態(tài)RNN，動態(tài)RNN之分。兩者差異挺大，我們在使用t...
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tensorflow入門1、TensorFlow express a numeric computation as agraph Graph nodes areoperationswhich hav...
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Logistic Regression--機(jī)器學(xué)習(xí)Logistic Regression(簡稱LR模型)是比較經(jīng)典的分類方法，雖然名字中有回歸兩個字，但主要是用來解決分類問題的判別概率問題。話不多說，直入正題。 LR模型的常...
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