机器学习数学基础及CNN训练注意事项

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集.Cifar是加拿大牵头投资的一个先进科学项目研究所. 说白了,就是看你穷的没钱搞研究,就施舍给你.Hinton.Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目. 这个项目结集了不少计算机科学家.生物学家.电气工程师.神经科学家.物理学家.心理学家,加速推动了DL的进程.从这个阵容来看,DL已经和M

数据库介绍 开发工具 网络框架 训练结果 训练要点 激活函数 Dropout 的作用 训练代码 [原创]Liu_LongPo 转载请注明出处[CSDN]http://blog.csdn.net/llp1992 数据库介绍 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集. Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,共10个分类.50000张训练,10000张测试(交叉验证).这个数据集最

为什么要了解点数学基础 学习大数据分布式计算时多少会涉及到机器学习的算法,所以理解一些机器学习基础,有助于理解大数据分布式计算系统(例如spark)的设计.机器学习中一个常见的就是gradient descent算法,是线性回归问题的一个基础算法.gradient是数学概念. Gradient 假设一个函数有n个自变量:f(x1,x2......xn),且每个x都是标量值,那么该函数的gradient就是一个n维的向量函数,每个component是f函数针对xi的partial derivati

课程简介: 本视频为机器学习系列课程第5章.主要定量研究训练与测试之间的关系,并引入学习模型中的一个重要概念--断点.课程深入浅出,从正射线.正区间和凸集三个具体例子入手,寻找突破点,从而得出训练集与测试集的关系. 课程大纲(Outline): 1.从训练到测试(From Training to Testing) 2.举例说明(Illustrative Examples ) 3.关键概念---- 断点(Key Notion --- Break Point ) 4.难题(Puzzle) 1.从训练

目录 线性代数 一.基本知识 二.向量操作 三.矩阵运算 概率论与随机过程 一.概率与分布 1.1 条件概率与独立事件 1.2 联合概率分布 二.期望 三.方差 3.1 方差 3.2 协方差与相关系数 3.3 协方差矩阵 四.大数定律及中心极限定理 4.1 切比雪夫不等式 4.2 大数定理 4.3 中心极限定理 五.不确定性来源 六.常见概率分布 6.1 均匀分布 6.2 二项分布 6.3 高斯分布 6.4 指数分布 6.5 拉普拉斯分布 6.6 狄拉克分布 6.7 多项式分布与狄里克雷分布 6

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | KDnuggets 作者 | Ajit Jaokar 转自 | 新智元 编辑 | 大明 [编者按]机器学习和数据科学离不开数学,本文从数学基础的角度入手,推荐了数据科学和机器学习方面的七本参考书以及两本补充读物.相信对打好数学基础的相关人士会有所帮助. 大多数人学习数据科学的人都会把重点放在编程上,实际上编程能力确实是机器学习和数据科学领域的重要技能.但是,要真正精通数据科学和机器学习,必

数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 (关键词:微积分.概率分布.期望.方差.协方差.数理统计简史.大数定律.中心极限定理.正态分布) 导言:本文从微积分相关概念,梳理到概率论与数理统计中的相关知识,但本文之压轴戏在本文第4节(彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念,一探正态分布之神秘芳踪,知晓其前后发明历史由来),相信,每一个学过概率论与数理统计的朋友都有必要了解数理统计学简史,因为,只有了解各个定理.公式的发明历史,演进历程.相关联系,才能更好的理解你眼前所见到的知识,才能更好的运用之.

一.简介: adaboost分类器由级联分类器构成,"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成.在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域. 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检测.检测到目标区域输出为1,否则输出为0.为了检测整副图像,在图像中移动搜索窗口,检测每一个位置来确定可能的目标.为了搜索不同大小的目标物体,在图像中检测未知大小的目标物体,扫描过程中用不同