1. 特殊符号 ℓ(\ell):用于和大小的 I 和 数字 1 相区分 R(\Re) ∇(\nabla):微分算子 2. 数学字体 mathbb:blackboard bold,黑板粗体 mathcal:calligraphy(美术字) mathrm:math roman mathbf:math boldface 花体\mathcal:L,F,D,N, L(\mathcal L)常用来表示损失函数 D(\mathcal D)表示样本集 N($\mathcal N$)常用来表示高斯分布: 空心\m

本来我对LaTeX不是看好的,毕竟都是命令格式的.觉得有word就足够啦word可视化操作方便快捷. 但是由于要写论文等,在导师要求下潜心学习一下,不知不觉间被LaTeX的强大功能所吸引.现在很多出版社和期刊都是用她来出版的.虽说它没有word那样容易上手但还是强烈建议大家学习LaTeX. 首先软件推荐大家用MiCTeX(注意不是MiKTeX哟),网上可搜索下载. MiCTeX简明手册 至于LaTeX学习教程 一份不太简短的latex介绍 L ATEX Notes 常见问题集 画图就用METAP

0. 简介 LaTEX(/ˈlɑːtɛx/,常被读作/ˈlɑːtɛk/或/ˈleɪtɛk/),文字形式写作LaTeX,是一种基于TEX的排版系统,由美国电脑学家莱斯利·兰伯特在20世纪80年代初期开发,利用这种格式,即使用户没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由TEX所提供的强大功能,能在几天,甚至几小时内生成很多具有书籍质量的印刷品.对于生成复杂表格和数学公式,这一点表现得尤为突出.因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档.这个系统同样适用于生成从简单的信件到完整书籍的所有其他种类的

函数.符号及特殊字符 声调 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \bar{x} \acute{\eta} \check{\alpha} \grave{\eta} \breve{a} \ddot{y} \dot{x} \hat{\alpha} \tilde{\iota} 函数 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \sin\theta \cos\theta \tan\theta \arcsin\frac{L}{r} \arccos\frac{T}{r} \arctan\frac{L}{T} \sin

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,

最近太忙已经好久没有写博客了,今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧,以前对损失函数的理解不够深入,没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围,如果文中有任何错误,请各位朋友指教,谢谢~ 损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子

https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示:   θ∗=argminθ1N

L2正则损失函数(即欧拉损失函数),L2正则损失函数是预测值与目标函数差值的平方和.L2正则损失函数是非常有用的损失函数,因为它在目标值附近有更好的曲度,并且离目标越近收敛越慢: # L = (pred - actual)^2 l2_y_vals = tf.square(target - x_vals) l2_y_out = sess.run(l2_y_vals) L1正则损失函数(即绝对值损失函数).与L2正则损失函数对差值求平方差不同的是,L1正则损失函数对差值求绝对值.L1正则在目标附近不

损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(θ)θ∗=arg⁡minθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(θ) 其中,前面的均值函数表示的是

Surrogate loss function,中文可以译为代理损失函数.当原本的loss function不便计算的时候,我们就会考虑使用surrogate loss function. 在二元分类问题中,假如我们有\(n\)个训练样本\(\{(X_1,y_1),(X_2,y_2),\cdots,(X_n,y_n)\}\),其中\(y_i\in\{0,1\}\).为了量化一个模型的好坏,我们通常使用一些损失函数,损失函数越小,模型越好.最常用的损失函数就是零一损失函数\(l(\hat y,y)

1.说在前面 最近在学习object detection的论文,又遇到交叉熵.高斯混合模型等之类的知识,发现自己没有搞明白这些概念,也从来没有认真总结归纳过,所以觉得自己应该沉下心,对以前的知识做一个回顾与总结,特此先简单倒腾了一下博客,使之美观一些,再进行总结.本篇博客先是对交叉熵损失函数进行一个简单的总结. 2. 交叉熵的来源 2.1.信息量 交叉熵是信息论中的一个概念,要想了解交叉熵的本质,需要先从最基本的概念讲起.我们先来看看什么是信息量: 事件A:巴西队进入了2018世界杯决赛圈. 事

1什么是LaTeX 能用编写程序的模式写论文,将你从格式编辑解脱出来,套用现成的论文程序模板,直接生成.LaTEX(/ˈlɑːtɛx/,常被读作/ˈlɑːtɛk/或/ˈleɪtɛk/),文字形式写作LaTeX,是一种基于TEX的排版系统,由美国计算机科学家莱斯利·兰伯特在20世纪80年代初期开发,利用这种格式系统的处理,即使用户没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由TEX所提供的强大功能,不必一一亲自去设计或校对,能在几天,甚至几小时内生成很多具有书籍质量的印刷品.对于生成复杂表格和数学公式,

由于排版论文的需要,了解了一些LaTeX的相关内容,下面简单记录关于LaTeX的安装和使用 维基百科: LaTeX(/ˈlɑːtɛx/,常被读作/ˈlɑːtɛk/或/ˈleɪtɛk/),文字形式写作LaTeX,是一种基于TeX的排版系统,由美国计算机科学家莱斯利·兰伯特在20世纪80年代初期开发,利用这种格式系统的处理,即使用户没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由TeX所提供的强大功能,不必一一亲自去设计或校对,能在几天,甚至几小时内生成很多具有书籍品质的印刷品.对于生成复杂表格和数学公式,

2.2 logistic回归损失函数(非常重要,深入理解) 上一节当中,为了能够训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数,要给出一个含有m和训练样本的训练集 很自然的,希望通过训练集找到参数w和b,来得到自己得输出 对训练集当中的值进行预测,将他写成y^(I)我们希望他会接近于训练集当中的y^(i)的数值 现在来看一下损失函数或者叫做误差函数 他们可以用来衡量算法的运行情况 可以定义损失函数为y^和y的差

上一节当中,为了能够训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数,要给出一个含有m和训练样本的训练集 很自然的,希望通过训练集找到参数w和b,来得到自己得输出 对训练集当中的值进行预测,将他写成y^(I)我们希望他会接近于训练集当中的y^(i)的数值 现在来看一下损失函数或者叫做误差函数 他们可以用来衡量算法的运行情况 可以定义损失函数为y^和y的差,或者他们差的平方的一半,结果表明你可能这样做,但是实际当中

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl

参考博客 Liam Q博客 和李航的<统计学习方法> 感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从感知机学习的模型.策略和算法三个方面来介绍. 1. 感知机模型 感知机模型如下: f(x)= sign(w*x+b) 其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于0,则其值为1,括号里面小于0,则其值为-1.w为权值向量,b为偏置.

Linear regerssion 线性回归 回归: stock market forecast f(过去10年股票起伏的资料) = 明天道琼指数点数 self driving car f(获取的道路图像)= 方向盘角度 recommendation f(使用者A 商品B)= 购买商品可能性 预测妙蛙种子 cp值 combat power f( xs ) =cp after evolution xs xhp xw xh 找model 定义 function set step 1: model y

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度