negative log likelihood文章目录negative log likelihood似然函数(likelihood function)OverviewDefinition离散型概率分布(Discrete probability distributions)连续型概率分布(Continuous probability distributions)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)对数似然(log likelihood)负对数似然(ne

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在学习对数似然距离过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. 对数似然距离是基于统计理论的一种计算簇与簇相异度的方法,最早用于BIRCH层次聚类算法的改进.本文旨在详细介绍对数似然距离的统计学基础.方法思想和计算过程,希望帮助更多地人欣赏它.熟悉它.使用它. 1.极大似然估计(Maximum Likelihood Es

展示: 普通情况下序列化得到的外键的内容仅仅是id: ... { fields: { uat_date: "2015-07-25", statu: "CG", name: "慢赢优化", tester: [ 1 ], product_manager: 1, module: [ 2, 3 ], project: 1, plan_version: 1, publish_date: "2015-07-25", actual_vers

一.类型 /// <summary> /// 下拉框值类型 /// </summary> public class TextAndValue { /// <summary> /// 显示值 /// </summary> public string DisplayText { get; set; } /// <summary> /// 真实值 /// </summary> public string RealValue { get; s

二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数:整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来,再除以2求一下均值. 为简单起见,先看下 一个样本 的情况,此时二次代价函数为:$C = \frac{(y-a)^2} {2}$ $a=\sigma(z), z=\sum w_j*x_j +b$  ,其中a就代表激活函数的输出值,这个符号$\sigm

<Machine Learning in Action> 为防止连续乘法时每个乘数过小,而导致的下溢出(太多很小的数相乘结果为0,或者不能正确分类) 训练: def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs) p0Num = ones(num

问题描述: 通过关联表查询出来的applyId(申请编号),在数据流里也是能看到的,但是在写入到数据表中的时候,由于设置了这个字段不能为空,所以一直报错. 问题实质: 数据流内存在的数据却不能保存,原因是在查询该字段的时候,没有设置该字段类型,即使数据流里能看到该字段,也不能被使用. 解决办法: 找到原因,就好解决了,在查询处为查询的结果添加数据类型.为了节省因为这类问题产生干扰所浪费的时间,建议按规范处理,数据流内的数据一定要添加数据类型,一面出现一些很稀奇的错误,把宝贵的时间浪费在找错的过程

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("/niu/mnist_data/",one_hot=False) # Parameter learning_rate

One of the most fundamental concepts of modern statistics is that of likelihood. In each of the discrete random variables we have considered thus far, the distribution depends on one or more parameters that are, in most statistical applications, unkn

在使用keras搭建神经网络时,有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值,然后可以进行一些其他的操作.这几天查阅了很多资料.好像没办法直接access到训练时的数据.所以我们可以通过回调函数,传入新的数据,然后查看预测值和真是值.参考这篇解决: https://stackoverflow.com/questions/47079111/create-keras-callback-to-save-model-predictions-and-targets-for-each-batch-durin 我

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py 这篇文章主要介绍了损失函数的概念,以及 PyTorch 中提供的常用损失函数. 损失函数 损失函数是衡量模型输出与真实标签之间的差异.我们还经常

损失函数的基本用法: criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unre

5和6是在数据回归中用的较多的损失函数 5. nn.L1Loss 功能:计算inputs与target之差的绝对值 代码: nn.L1Loss(reduction='mean') 公式: \[l_n = |x_n-y_n| \] 6. nn.MSELoss 功能:计算inputs与target之差的平方 代码: nn.MSELoss(reduction='mean') 主要参数:reduction:计算模式,none/sum/mean 公式: \[l_n = (x_n - y_n)^2 \] 7

VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码 扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. 模型市场中能共享及克隆模型:3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割.目标探测上的威力:4.添加图像增强.快速入门.参数弹窗等辅助性功能 修复缺陷:1.大幅改进UI界面,提升用户体验:2.修改注销不跳转.图片丢失等已知缺陷:3.实现双服务器访问,缓解访问压力 访问地址:http://sunie

在炼丹师的路上越走越远,开始入手pytorch框架的学习,越炼越熟吧... 1. 张量的创建和操作 创建为初始化矩阵,并初始化 a = torch.empty(, ) #创建一个5*3的未初始化矩阵 nn.init.zeros_(a) #初始化a为0 nn.init.constant_(a, ) # 初始化a为3 nn.init.uniform_(a) #初始化为uniform分布 随机数矩阵 torch.rand(, ) # * , [, )的随机数torch.rand_like(m) #创建

一直对机器学习里的loss函数不太懂,这里做点笔记. 符号表示的含义,主要根据Andrew Ng的课程来的,\(m\)个样本,第\(i\)个样本为\(\vec x^{(i)}\),对应ground truth标签为\(y^{(i)}\). 线性回归 假设函数: \[ \begin{align} h_{\vec \theta}(\vec x^{(i)}) & = \vec \theta^T \vec x \\ \end{align} \] 损失函数: 使用MSE(mean squared erro

线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型. 回归分为线性回归(Linear Regression)和Logistic 回归. 线性回归可以对样本是线性的,也可以对样本是非线性的,只要对参数是线性的就可以,所以线性回归能得到曲线. 线性回归的目标函数? (1) 为了防止过拟合,将目标

原文: http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html 最近看了下 PyTorch 的损失函数文档,整理了下自己的理解,重新格式化了公式如下,以便以后查阅. 注意下面的损失函数都是在单个样本上计算的,粗体表示向量,否则是标量.向量的维度用 N 表示. nn.L1Loss loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| nn.SmoothL1Loss 也叫作 Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失. los

本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕,但自我感觉不甚理想.不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因,总结出来的东西感觉很少,好像知识点都覆盖上了,但乍一看,好像又什么都没有.不管怎样,算是一次尝试吧,慢慢地再来改进.在这里再梳理一下吧! 线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型

[转载]Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss 来源:https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 pytorch的官方文档写的也太简陋了吧-害我看了这么久- NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数.比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个33的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫.狗和猪的