概述 之前已经讲述了不少理论知识了，现在是时候开始实战了。让我们尝试从零开始打造一个神经网络并训练它，把整个过程串起来。 为了更直观、更容易理解，我们遵循以下原则： 不使用第...
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从零开始打造并训练神经网络 -
为什么神经网络的结构如此重要？
概述 在深度学习领域，我们会经常看到某个模型刷榜的新闻。某个神经网络算法任务的重大突破，第一靠数据集，第二靠模型结构。 图像领域的突破，ImageNet数据集功不可没，这就是...
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神经网络如何模拟任意函数？概述 神经网络之所以强大，在于它强大的模拟能力。理论上，它可以以无限小的误差模拟任意函数。 也就是说，我们可以利用神经网络构建任意函数，得到任意算法。 我们这里使用一些可视化...
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该专题是机器学习、推荐系统和自然语言处理、深度学习相关算法学习记录，用通俗的语言去理解算法，去朴实的文字记录每次前行，每个算法力争说清缘由，且尝试实现或者使用开源库进行。机器学习忍者在路上……
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神经网络实验：万能函数拟合器概述 都说神经网络是一个万能的函数拟合器，如何理解这句话呢？让我们做一些实验，去获取更直观的理解。为了直观与方便理解，我们用神经网络去拟合一元函数，也就是 实验 1. 函数 ...
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@__ad97 可以的。你要严格的数学证明，我是没有的，不过你可以自己去搜一下，应该是有的。从实践角度考虑，你只要拿一个测试集，为某个类别添加不同的分数，观察该类别准确率和召回率的变化就可以得到很好的验证。
如何动态调整准确率与召回率？
概念 对于准确率与召回率的概念，虽然有很多文章介绍了，但是很多人还是不容易形成直觉的理解。这里不谈公式，结合一个通俗的例子，帮助大家理解。 例子：有100个人，1人患有癌症。...
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如何动态调整准确率与召回率？
概念 对于准确率与召回率的概念，虽然有很多文章介绍了，但是很多人还是不容易形成直觉的理解。这里不谈公式，结合一个通俗的例子，帮助大家理解。 例子：有100个人，1人患有癌症。...
