Ang陈

在学神经网络，我们经常会听到正向传播和反向传播。那么这两个名词代表什么呢？其实很简单，如下图。 假设代价方程J=3（a+bc），我们设u=bc，v=a+u，J=3v。 图中黑...

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loss function衡量单一样本的精度。cost function衡量对样本集m的总体精度。那么如何找到这样一组m和b呢？我们需要用梯度下降模型来训练。 下图就是一个梯...

Ang陈

闲话 今天开始一段学习，并且记录的过程。主要是学习sklearn库，还有看相应的ESL的内容，在python里面实现这些模型。有的知识复习，有的新接触，通过写代码公式的方式加...

Ang陈

我们已经学会了代价方程，其中我们知道要使得代价方程最小，我们需要尝试出一组w和b，使其达到最小。这篇文章就要介绍如何用梯度下降法来找到w和b。 如下图所示，代价方程在三位空间...

Ang陈

在用数据集训练一个模型时，我们用上标i来表示样本的序号。 在学习代价方程之前，我们先了解一下损失函数，或叫误差函数。L（yhat，y）=1/2*（yhat-y）^2。 损失函...

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逻辑回归是一种能得到y的算法。我们需要知道什么是yhat。当我们已经训练好一个逻辑回归模型，我们输入一个x，就可以用yhat得知y是1的概率是多少。 如下图所示。w是一个参数...

Ang陈

一年之前看了李开复老师的《人工智能：李开复谈AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱》这本书，那时恰逢阿尔法狗被媒体炒得沸沸扬扬，当时写了一篇《还不懂什么是人工智能？这篇文章告...

Ang陈

一.综合类 1、学堂在线 学堂在线运行了包括包括清华大学、北京大学、复旦大学、斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校等国内外几十所顶尖高校的优质课程。 2、MOOC网 ...

Ang陈

当我们使用神经网络来训练一个样本m，我们一般不用for循环。在下文，我们将会解释神经网络如何训练一个样本集。今天主要讲的是正向传播和反向传播，用二项分类为一个例子。 在机器学...

Ang陈

神经网络可以说是最强大的监督式学习方法。 目前有很多领域将监督式学习和神经网络结合应用。除了我们之前看的预测房价的例子（标准的神经网络）比如图像识别（CNN：卷积神经网络），...