大白话5分钟带你走进人工智能-目录

                                                    大白话5分钟带你走进人工智能-第二十节逻辑回归和Softmax多分类问题(5) 上一节中,我们讲解了逻辑回归的优化,本节的话我们讲解逻辑回归做多分类问题以及传统的多分类问题,我们用什么手段解决. 先看一个场景,假如我们现在的数据集有3个类别,我们想通过逻辑回归建模给它区分出来.但我们知道逻辑回归本质上是区分二分类的算法模型.难道没有解决办法了吗?办法还是有的,既然想分出3类,我们姑且称这3个类

目录 1.回顾: 2.常见的激活函数都有哪些? 3.多层神经网络里面故事: 4.如何训练神经网络? 1.回顾: 回顾下之前学习的内容.人工神经网络里面有重要的三条内容,一个是加和,加function,把前面的输入所对应模型的权重相乘相加,第二经过一个非线性变化,第三signal out输出.如果把function设置为Sigmoid函数,它相当于是一个逻辑回归. 2.常见的激活函数都有哪些? ? 第一个叫01函数,它要么就是0,要么就是1: 第二个叫Sigmoid函数: ? 可以是linear:

                                                       第二十五节决策树系列之信息增益和信息增益率(4) 上一节我们讲解了决策树的分裂条件以及评估纯度的其中一个方式,基尼系数.本节的话,我们再讲解一个评估纯度的方式,基于信息增益的方式,即ID3树使用的评估方式.它办的事跟Gini系数一样,也是评价纯度,但是它更客观一点,但它算起来比Gini系数稍慢一点,它办的事跟Gini系数一样,也是评价纯度,但是它更客观一点,算起来比Gini系数稍慢一点,

                                                                                                  第十四节过拟合解决手段L1和L2正则 第十三节中,我们讲解了过拟合的情形,也就是过度的去拟合训练集上的结果了,反倒让你的模型太复杂.为了去解决这种现象,我们提出用L1,L2正则去解决这种问题. 怎么把正则应用进去?我们重新审视目标函数,以前我们可以理解目标函数和损失函数是一个东西.而有正则的含义之后,目

                                                      第二十八节集成学习之随机森林概念介绍(1) 从本系列开始,我们讲解一个新的算法系列集成学习.集成学习其实是怎么样去应用决策树解决一些问题. 在机器学习领域集成学习是一种非常简单直接的提升分类器回归器预测效果的一种思路.决策树有一个困境,当层数太深的时候会有过拟合问题,当我不想过拟合,就通过预剪枝给它砍掉一部分深度,此时损失又容易太大了,导致在训练集上预测的又不怎么准.所以对于决策树很难去找

本节的话我们开始讲解sklearn里面的实战: 先看下代码: from sklearn.neural_network import MLPClassifier X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] clf = MLPClassifier(solver='sgd', alpha=1e-5, activation='logistic', hidden_layer_sizes=(5, 2), max_iter=2000, tol=1e-4) clf.fit(X, y) pre

                                               第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3) 上一节中,我们讲解了交叉熵损失函数的概念,目标是要找到使得损失函数最小的那组θ,也就是l(θ)最大,即预测出来的结果在训练集上全部正确的概率最大.那我们怎么样找到我们的最优解呢?上节中提出用梯度下降法求解,本节的话我们对其具体细节展开. 先来看下我们用梯度下降求解最优解,想要通过梯度下降优化L(θ)到最小值需要几步? 第一步,随机产生w,随机到0附近会

                                                                                      第十九节逻辑回归之优化点(4) 上一节中我们讲解了逻辑回归导函数求解的问题,一步步推导出交叉熵损失函数的梯度.很是不容易,这节中我们一起看下逻辑回归的优化有哪些点? 第一点关于逻辑回归优化:和多元性回归是一模一样.要不要设置w0?比如下图: ? 之前说多元性回归是做拟合,假如现在要分类的话,我们知道分类对于一维来说是找一个点,

本文标签: 黑客世界 wifi安全 无线攻击技术 公共wifi不安全 kali+linux 原文地址:http://whosmall.com/?post=460 我们常说公共wifi不安全,那么到底不安全在哪些地方呢?当不怀好意者和你同在一个wifi下,你的手机或者笔记本会被监听吗?除了上网被监视以外,还会产生什么不好的后果?介于小伙伴们对于wifi这一块比较感兴趣,在这篇文章里,就先为大家普及一下在公共wifi下究竟有多危险. 实验环境 一台装有kali linux的笔记本(模拟攻击者)ip地