100天搞定机器学习|Day36用有趣的方式解释梯度下降算法

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本文为3Blue1Brown神经网络课程讲解第二部分<Gradient descent, how neural networks learn >的学习笔记,观看地址:www.bilibili.com/video/av16144388前文我们已经搭建了一个包含两个隐藏层的神经网络,我们需要这样一种算法:网络得到训练数据后,算法会调整所有的权重和偏置值,提高网络对训练数据的表现.我们还希望这种分层结构可以举一反三,识别其他图像.训练好网络后,再给它未见过的带标记的数据作为测试,这样就能知道新图像分…

100天搞定机器学习|day37 无公式理解反向传播算法之精髓

100天搞定机器学习(Day1-34) 100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构 100天搞定机器学习|Day36 深度学习之梯度下降算法本篇为100天搞定机器学习之第37天,亦为3Blue1Brown<深度学习之反向传播算法>学习笔记. 上集提到我们要找到特定权重和偏置,从而使代价函数最小化,我们需要求得代价函数的负梯度,它告诉我们如何改变连线上的权重偏置,才能让代价下降的最快.反向传播算法是用来求这个复杂到爆的梯度的. 上一集中提到一点,13000维的梯度向量是难以想…

100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别

提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机…

100天搞定机器学习|day40-42 Tensorflow Keras识别猫狗

100天搞定机器学习|1-38天 100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713.今天我们完成day40-42的课程,实现猫.狗的识别. 本文数据集下载地址 https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.…

100天搞定机器学习|Day7 K-NN

最近事情无比之多,换了工作.组队参加了一个比赛.和朋友搞了一些小项目,公号荒废许久.坚持是多么重要,又是多么艰难,目前事情都告一段落,我们继续100天搞定机器学习系列.想要继续做这个是因为,一方面在具体应用中,发现很多之前遗漏的点,可以在这里查漏补缺,巩固知识点.另一方面,也是想大家一起打卡学习,一起探讨. 那么,继续学习. 本算法很简单,day7,原文作者仅简单介绍了kNN算法. 01k-NN算法 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是数据挖掘分类技术中最…

100天搞定机器学习|Day11 实现KNN

100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理

机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN Day7,我们学习了K最近邻算法(k-NN),了解了其定义,如何工作,介绍了集中常用的距离和k值选择.Day8,作者转回之前的逻辑回归内容,推荐了Saishruthi Swaminathan的一篇文章. 身处墙内,这个链接无法打开.不过也不用跳墙看原文,找了一下,发现已有博主翻译过…