第四章——训练模型（Training Models）

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第四章——训练模型（Training Models）

前几章在不知道原理的情况下,已经学会使用了多个机器学习模型机器算法.Scikit-Learn很方便,以至于隐藏了太多的实现细节. 知其然知其所以然是必要的,这有利于快速选择合适的模型.正确的训练算法.合适的超参数.了解底层有助于更有效率地调试问题以及平台错误. 本章从现行回归模型开始,讨论两种不同的训练方式: 直接使用解析解,例如一元二次方差的求根公式. 有些数学问题(比如大多数偏微分方程)是没有数值解的,这时候就要用数值解来近似求解.有时间为了效率,解释存在解析解,也是求近似的数值解. 4.1…

PRML读书会第四章 Linear Models for Classification(贝叶斯marginalization、Fisher线性判别、感知机、概率生成和判别模型、逻辑回归)

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28 现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概率判别模型的分类模型4) 全贝叶斯概率的Laplace近似需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:1) 全贝叶斯2) 经验贝叶斯3) MAP贝叶斯我们大家熟知的是 MAP贝叶斯 MAP(poor man…

第十四章——循环神经网络（Recurrent Neural Networks）（第一部分）

由于本章过长,分为两个部分,这是第一部分. 这几年提到RNN,一般指Recurrent Neural Networks,至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以.wiki上面把Recurrent Neural Networks叫做时间递归神经网络,与之对应的还有一个结构递归神经网络(recursive neural network).本文讨论的是前者. RNN是一种可以预测未来(在某种程度上)的神经网络,可以用来分析时间序列数据(比如分析股价,预测买入点和卖出点).在自动驾驶中,可以预测路线…

《Django By Example》第四章中文翻译（个人学习，渣翻）

书籍出处:https://www.packtpub.com/web-development/django-example 原作者:Antonio Melé (译者注:祝大家新年快乐,这次带来<Django By Example>第四章的翻译,这章非常的实用,就这样) 第四章创建一个社交网站在上一章中,你学习了如何创建站点地图(sitemaps)和feeds,你还为你的blog应用创建了一个搜索引擎.在本章中,你将开发一个社交应用.你会为用户创建一些功能,例如:登录,登出,编辑,以及重置他们…

《Entity Framework 6 Recipes》中文翻译系列 (20) -----第四章 ASP.NET MVC中使用实体框架之在MVC中构建一个CRUD示例

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇第四章 ASP.NET MVC中使用实体框架 ASP.NET是一个免费的Web框架,它支持3种不同的技术来创建websites(网站)和Web应用:他们分别是,Web Pages,Web Forms,和MVC.虽然MVC是一种非常流行的,有完整的用于软件开发模式理论的技术,但它在ASP.NET中却是一种新的技术. 目前最新的版本是2012年发布的ASP.NET MVC4.自从2008年发布…

第十四章——循环神经网络（Recurrent Neural Networks）（第二部分）

本章共两部分,这是第二部分: 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分) 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第二部分) 14.4 深度RNN 堆叠多层cell是很常见的,如图14-12所示,这就是一个深度RNN. 图14-12 深度RNN(左),随时间展开(右) 在TensorFlow中实现深度RNN,需要创建多个cell并将它们堆叠到一个MultiRNNCell中.下面的代码创建了三个完全相同的cel…