本文转载自:https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52554582 这个系列主要记录我在学习各个深度学习算法时候的笔记,因为之前已经学过大概的概念,所以这轮学习比较着重于公式推导和具体实现,而对概念上的描述不多,因此比较适合对此有一定基础的同学. 在正式开始写深度学习的知识之前,会有两节传统神经网络的内容,因为深度学习中大量运用了以往神经网络的知识.搞懂传统的神经网络如何工作是很有必要的,有助于对之后的学习打下坚实的基础. 1. log

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

在做数据库分类表的时候,通常会有这样的设计:一个字段是ID,另一个字段PID,PID指向自己的上级分类: 这样的设计带来的问题是:我要删除一个类,我希望它的子类全部一起删除: 在不知道分类有多少层级的时候,删除全部子类是非常麻烦的一件事情. 在设计表之初,只需要多一个辅助字段path,令path记住自己的id路径即可解决这个问题. 比如:电视的ID是1,它的PID是0(表示没有父类),海尔电视的ID是2,海尔电视的PID是1: 这时候电视的path就是"0,1",海尔电视的path就是

无限级分类表的设计(掌握'自身连接') 类似图书这种,会有很多种分类,而且在现实生活中这种分类会无限的往下分,所以不可能每有一个分类就创建一个分类表.应该使用下面这种语句 DROP TABLE IF EXISTS tdb_goods_types; CREATE TABLE tdb_goods_types( type_id SMALLINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '分类ID', type_name ) COMMENT '分类名称', parent_i

Atitit 支出分类表  会计科目(1)资产(2)负债(3)资本(4)收益(5)费用(成本)  资产分类表 attilax总结 会计科目对一般不懂会计的管理人员,常会有莫测高深的感觉,因此不仅不愿去看财务报表,更不敢对会计科目的订定有何意见.其实会计科目只不过是一个企业经营资科的统计分类而已,所以如果懂得会计科目的性质及结构系统,每一个管理人员不但能看得懂财务报表,而且还能设计会计科目,使会计资科成为很好的管理信息.[1] 考生报名完成之后,可以参加学习,考生必须参加的裙前面是玖壹零:考生必须

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

1.创建数据库分类表 #创建数据库 create database mybase; #使用数据库 use dmybase; ###创建分类表 create table sort( sid int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, sname ) ); #初始化数据 insert into sort(sname) values('家电'); insert into sort(sname) values('服饰'); insert into sort(sname) values

关于无限级分类 第一种方案: 使用递归算法,也是使用频率最多的,大部分开源程序也是这么处理,不过一般都只用到四级分类. 这种算法的数据库结构设计最为简单.category表中一个字段id,一个字段fid(父id).这样可以根据WHERE id = fid来判断上一级内容,运用递归至最顶层. 分析:通过这种数据库设计出的无限级,可以说读取的时候相当费劲,所以大部分的程序最多3-4级分类,这就足以满足需求,从而一次性读出所有的数据,再对得到数组或者对象进行递归.本身负荷还是没太大问题.但是如果分类到

开篇:项目中用到上下级从属关系的太多太多了,如:组织.分类.行政区域,这里不再一一介绍,遇到这种的如何去进行数据库表的设计及其应用的,个人对往期项目中所涉及到的进行了一些总结. 数据库表设计:表字段一般含有:ID,Code,Name,ParentCode,ParentName,CodePath,NamePath,Level,IsNotLast,这里解释一下CodePath,NamePath,主要是为了后续方便查询使用,Level是为了方便层级检索,IsNotLast是是否最后一级,这个作用在行政

Java输入/输出流体系中常用的流分类(表内容来自java疯狂讲义) 注:下表中带下划线的是抽象类,不能创建对象.粗体部分是节点流,其他就是常用的处理流. 流分类 使用分类 字节输入流 字节输出流 字符输入流 字符输出流   抽象基类 InputStream OutputStream Reader Writer 节点流 访问文件 FileInputStream FileOutStream FileReader FileWriter 访问数值 ByteArrayInputStream ByteAr

logistic regression,注意这个单词logistic ,并不是逻辑(logic)的意思,音译过来应该是逻辑斯谛回归,或者直接叫logistic回归,并不是什么逻辑回归.大部分人都叫成逻辑回归,无奈啊...虽然这个算法中有回归二字,但它做的事情却并不是回归,而是分类.这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法.因此,logistic回归瞬间也变得高大上起来. 本文用

学习过程 下面是一个典型的机器学习的过程,首先给出一个输入数据,我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数,这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计,也被称为构建一个模型.就如同上面的线性回归函数. 线性回归 线性回归假设特征和结果满足线性关系.其实线性关系的表达能力非常强大,每个特征对结果的影响强弱可以由前面的参数体现,而且每个特征变量可以首先映射到一个函数,然后再参与线性计算.这样就可以表达特征与结果之间的非线性关系. 我们用X1,X2..Xn 去描述feature里面的分量,比

利用logistic回归进行分类的主要思想:根据现有数据对分类边界建立回归公式,并以此进行分类. logistic优缺点: 优点:计算代价不高,易于理解和实现.缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高. .适用数据类型:数值型和标称型数据. sigmoid函数: 梯度上升法: 梯度: 该公式将一直被迭代执行,直至达到某个停止条件为止,比如迭代次数达到某个指定值或算法达到某个可以允许的误差范围. 随机梯度上升法: 梯度上升算法在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集, 该方法在处理100个左右的数据集时

首先查找一下goods_cates表和table_goods_brands数据表 分别使用命令: root@localhost test>show columns from goods_cates;root@localhost test>select * from goods_cates; 1.无限分级表设计但这仅仅是示例,远远达不到实际的需求,比如说书籍这个类,在网站上可以搜索到在书籍这个分类下面还有历史,文学,经济等等子类,子类下面还有子类,这种无限分类如何设计呢?理论上可以设计很多张表,

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 自定义绘制ks曲线的函数def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag): # 对y_test,y_score重新设置索引 y_test.index = np.arange(len(y_test)) #y_score.index = np.arange(len(y_score)) # 构建目标数据集 target_da

基于LR的回归分类实例 概念 前提理解: 机器学习的三个步骤:模型,损失函数(即样本误差),优化求解(通过损失函数,使得模型的样本误差最小或小于阈值,求出满足条件的参数,优化求解包括:最小二乘法,梯度下降). 链接1:简析python3深浅复制与赋值 https://cloud.tencent.com/developer/news/53299 Python3中赋值操作其实是对象的引用,相当于起了个别名,赋值关系,即整个内外层对象的引用,内外层都指向同一内存. :SGD详解 https://www

在之前的问题讨论中,研究的都是连续值,即y的输出是一个连续的值.但是在分类问题中,要预测的值是离散的值,就是预测的结果是否属于某一个类.例如:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件:判断一次金融交易是否是欺诈:之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子,区别一个肿瘤是恶性的还是良性的. 我们先说二分类问题,我们将一些自变量分为负向类和正向类,那么因变量为0,1:0表示负向类,1表示正向类. 如果用线性回归来讨论分类问题,那么假设输出的结果会大于1,但是我们的假设函数的输出应该是在0,1之间.所以我们把输出结果在

本附录([美]哈恩:<Unix&Linux大学教程>附录B,张杰良译,清华大学出版社,2010年)摘要描述了书中所涉及的143个Unix使命,并且按照命令的类别进行排列.在每个名称的后面,方括号中的数字表示讨论该命令的参考章号. Unix命令分类如下: 构建块 文件 系统工具 命令工具 文件系统 终端 比较文件 登录和注销 文本格式化 目录 进程和作业控制 工具 显示数据 Shell 用户和用户标识 文档资料 选择数据 变量 编辑 构建块 cat [16] 组合文件,将标准输入复制到标

本次Octave仿真解决的问题是,根据两门入学考试的成绩来决定学生是否被录取,我们学习的训练集是包含100名学生成绩及其录取结果的数据,需要设计算法来学习该数据集,并且对新给出的学生成绩进行录取结果预测. 首先,我们读取并绘制training set数据集: %% Initialization clear ; close all; clc %% Load Data % The first two columns contains the exam scores and the third col

工具类 通过之前的案例回顾,不难发现,有很多的代码操作是重复的,比如“获取链接”和“释放资源”等,将来在增删改查中经常遇到,开发中遇到这种情况,将采用工具类的方法进行抽取,从而达到代码的重复利用. 此处使用V1版本,之后还有替他版本. 获取链接 /** * 获取连接方法 * * @return */ public static Connection getConnection() { Connection conn = null; try { Class.forName("com.mysql.j