發(fā)簡信
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ML - Kmeans Clustering
1. 歸類： 聚類(clustering) 屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí) (unsupervised learning) 無類別標(biāo)記(class label)...
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ML - 回歸中的相關(guān)度和R平方值
皮爾遜相關(guān)系數(shù) (Pearson Correlation Coefficient): 1.1 衡量兩個(gè)值線性相關(guān)強(qiáng)度的量 1.2 取值范圍 [-...
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ML - 非線性回歸 logistic regression1. 概率： 1.1 定義 概率(P)robability: 對一件事情發(fā)生的可能性的衡量 1.2 范圍 0 <= P <= 1 1.3...
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ML - 多元回歸分析(multiple regression)1. 與簡單線性回歸區(qū)別(simple linear regression) 多個(gè)自變量(x) 2. 多元回歸模型 y=β0＋β１x1+β2x2...
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ML - 簡單線性回歸 (Simple Linear Regression)1. 統(tǒng)計(jì)量：描述數(shù)據(jù)特征 集中趨勢衡量 均值（平均數(shù)，平均值）（mean） {6, 2, 9, 1, 2}(6 + 2 + 9 + 1 + 2...
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ML - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(Nerual Networks)1. 背景: 以人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為啟發(fā)，歷史上出現(xiàn)過很多不同版本 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經(jīng)...
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TF- 驗(yàn)證碼生成與識別驗(yàn)證碼生成 生成結(jié)果： 生成tfrecord 文件 驗(yàn)證碼識別的兩種方式 把標(biāo)簽轉(zhuǎn)為向量，向量長度為40。比如有一個(gè)驗(yàn)證碼為0782，它的標(biāo)簽可...
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TF - Retrain an Image Classifier for New Categories三種方式 拿到自己需要訓(xùn)練的圖片數(shù)據(jù)集，從頭開始訓(xùn)練。參數(shù)都是沒有訓(xùn)練過的初始隨機(jī)值，把我們準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)按批次的加入訓(xùn)練。問題：例如我們需要訓(xùn)練...
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TF - Inception-V3模型進(jìn)行圖片分類Inception-v3 ImageNet數(shù)據(jù)集包含1500萬張圖片，22000個(gè)類別。Google在大型圖像數(shù)據(jù)庫ImageNet上訓(xùn)練好的一...