最大似然估计是利用已知的样本的结果，在使用某个模型的基础上，反推最有可能导致这样结果的模型参数值。 例子1：抽球 举个通俗的例子：假设一个袋子装...
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深入浅出最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation） -
深入浅出--梯度下降法及其实现梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现Further reading 本文将从一个下山的场景开始，先提...
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神经网络 优化器
我们知道，神经网络的学习的目的就是寻找合适的参数，使得损失函数的值尽可能小。解决这个问题的过程为称为最优化。解决这个问题使用的算法叫做优化器。 ...
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常见机器学习算法：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习学习算法的作用 首先正如西瓜书中所说： 《机器学习》P1：机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”（model）的算法...
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实现一个神经网络模型“不闻不若闻之，闻之不若见之，见之不若知之，知之不若行之；学至于行之而止矣” ，一直在看理论，感觉差不多可以动手实现一个自己的神经网络了，正好最...
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深度学习（一）：优化方法一、梯度下降 1.1、基本思想 梯度下降(gradient descent)是利用函数一阶梯度信息寻找函数局部最优解的常用的优化方法。对于函数，...
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深度学习（二）：卷积神经网络（上）
一、基本原理 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经...
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numpy实现一个简单的神经网络（python3）
感知机（Perceptron） 一种简单的感知机结构如下图所示，由三个输入节点和一个输出节点构成，三个输入节点x1，x2，x3分别代表一个输入样...
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1.CNN图片单标签分类（基于TensorFlow实现基础VGG16网络）
本文所使用的开源数据集（kaggle猫狗大战）：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats国内百度网盘下载地址：...
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学习笔记TF050:TensorFlow源代码解析
TensorFlow目录结构。 tensorflow目录结构： contirb目录。保存常用功能封装高级API。不是官方支持。高级API完善后被...
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