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水，再加上烹飪火候，可以做出一道菜。上面做菜的每一個(gè)要素，都可以看做一個(gè)特征變量，而重量可以看做是特征變量的值，比如鴨肉xxg,(特征變量是鴨肉，值是xxg)筍xxg,...鹽xxg,水xxg，這里特征變量的值是有量級(jí)的差異的，比如水和鹽來說吧，水可以50g位為單位去加減來調(diào)
凸優(yōu)化問題的一個(gè)突出特點(diǎn)是其可以簡化為尋找一個(gè)局部極小點(diǎn)的問題。任何一個(gè)局部極小點(diǎn)都是全局最小點(diǎn)。有些凸函數(shù)的底部是一個(gè)平坦的區(qū)域，而不是單一的全局最小點(diǎn)，但該平坦區(qū)域中的任意點(diǎn)都是一個(gè)可以接受的解。優(yōu)化一個(gè)凸問題時(shí)，若發(fā)現(xiàn)了任何形式的臨界點(diǎn)，我們都會(huì)知道已經(jīng)找到了一個(gè)不錯(cuò)的可行
等。組合模型，損失函數(shù)和優(yōu)化算法來構(gòu)建學(xué)習(xí)算法的配方同時(shí)適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。線性回歸實(shí)例說明了如何適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)的。無監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)，我們需要定義一個(gè)只包含 X 的數(shù)據(jù)集，一個(gè)合適的無監(jiān)督損失函數(shù)和一個(gè)模型。例如，通過指定如下?lián)p失函數(shù)可以得到PCA的第一個(gè)主向量：J(w) =
我們可以確定每個(gè)單獨(dú)的數(shù)。通常我們賦予向量粗體的小寫變量名稱，比如x。向量中的元素可以通過帶腳標(biāo)的斜體表示。向量x 的第一個(gè)元素是x1，第二個(gè)元素是x2，等等。我們也會(huì)注明存儲(chǔ)在向量中的元素是什么類型的。如果每個(gè)元素都屬于R，并且該向量有n 個(gè)元素，那么該向量屬于實(shí)數(shù)集R 笛卡爾乘積n
新的思路——能否不為難碼農(nóng)，讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí)呢（提出這個(gè)概念的人一定做過碼農(nóng)）？機(jī)器學(xué)習(xí)所以，機(jī)器學(xué)習(xí)的定義就出來了。機(jī)器學(xué)習(xí)就是用算法解析數(shù)據(jù)，不斷學(xué)習(xí)，對(duì)世界中發(fā)生的事做出判斷和預(yù)測的一項(xiàng)技術(shù)。研究人員不會(huì)親手編寫軟件、確定特殊指令集、然后讓程序完成特殊任務(wù)；相反，研究人員會(huì)
一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具體來說是多維數(shù)組（通過.numpy()來得到）。我的理解它的表現(xiàn)形式可以是，一個(gè)單獨(dú)的數(shù)/標(biāo)量，或一個(gè)一維數(shù)組/向量，一個(gè)二維數(shù)組/矩陣，或三維四維多維等等。形式上來統(tǒng)一化，可以叫做：0階張量/標(biāo)量/Scalar, 1階張量/向量/vector, n階張量/n維數(shù)
很多機(jī)器學(xué)習(xí)上的優(yōu)化問題都可以分解成并行地計(jì)算不同樣本上單獨(dú)的更新。換言之，我們在計(jì)算小批量樣本 X 上最小化 J(X) 的更新時(shí)，同時(shí)可以計(jì)算其他小批量樣本上的更新。這類異步并行分布式方法將在進(jìn)一步討論。小批量隨機(jī)梯度下降的一個(gè)有趣動(dòng)機(jī)是，只要沒有重復(fù)使用樣本，它將遵循著真實(shí)泛
另外一個(gè)簡單的表示學(xué)習(xí)算法是 k-均值聚類。k-均值聚類算法將訓(xùn)練集分成 k個(gè)靠近彼此的不同樣本聚類。因此我們可以認(rèn)為該算法提供了 k-維的one-hot編碼向量 h 以表示輸入 x。當(dāng) x 屬于聚類 i 時(shí)，有 hi = 1，h 的其他項(xiàng)為零。k-均值聚類提供的one-hot編
等。組合模型，損失函數(shù)和優(yōu)化算法來構(gòu)建學(xué)習(xí)算法的配方同時(shí)適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。線性回歸實(shí)例說明了如何適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)的。無監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)，我們需要定義一個(gè)只包含 X 的數(shù)據(jù)集，一個(gè)合適的無監(jiān)督損失函數(shù)和一個(gè)模型。例如，通過指定如下?lián)p失函數(shù)可以得到PCA的第一個(gè)主向量模型定義為重建函數(shù)
到的概率分布進(jìn)行假設(shè)的話，那么我們可以設(shè)計(jì)在這些分布上效果良好的學(xué)習(xí)算法。 這意味著機(jī)器學(xué)習(xí)研究的目標(biāo)不是找一個(gè)通用學(xué)習(xí)算法或是絕對(duì)最好的學(xué)習(xí)算法。反之，我們的目標(biāo)是理解什么樣的分布和人工智能獲取經(jīng)驗(yàn)的“真實(shí)世界”相關(guān)，什么樣的學(xué)習(xí)算法在我們關(guān)注的數(shù)據(jù)生成分布上效果最好。
scatter(x_data,y_data)畫上帝視角已學(xué)習(xí)到的的線性函數(shù)直線：plt.plot(x_data,2*x_data+1.0,color='red',linewidth=3)今天先到這里了。另外發(fā)現(xiàn)jupyter里面可以TAB代碼補(bǔ)全，可以有很多快捷鍵方便操作，以前是我孤陋寡聞井底之蛙了
引，我們可以確定每個(gè)單獨(dú)的數(shù)。通常我們賦予向量粗體的小寫變量名稱，比如x.向量中的元素可以通過帶腳標(biāo)的斜體表示。向量x的第一個(gè)元素是x1，第二個(gè)元素是x2，等等。我們也會(huì)注明儲(chǔ)存在向量中的元素是什么類型的。如果每個(gè)元素都屬于R，并且該向量有Ng元素，那么該向量屬于實(shí)數(shù)集R的n次笛
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning, DL）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）已成為兩大核心驅(qū)動(dòng)力。兩者各有優(yōu)勢：深度學(xué)習(xí)擅長從數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜模式和特征，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)擅長在動(dòng)態(tài)環(huán)境中通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。兩者的結(jié)合，即深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep
涉及Dropout的一個(gè)重要觀點(diǎn) (Hinton et al., 2012b) 是，我們可以通過評(píng)估模型中 p(y | x) 來近似 pensemble：該模型具有所有單元，但我們將模型的權(quán)重修改為和單元 i 的概率的乘積。這個(gè)修改的動(dòng)機(jī)是得到從該單元輸出的正確期望值。我們把這種方法稱為權(quán)重比例推斷規(guī)則（weight
我們可以使用最大似然估計(jì)找到對(duì)于有參分布族 p(y | x; θ) 最好的參數(shù)向量 θ。我們已經(jīng)看到，線性回歸對(duì)應(yīng)于分布族p(y | x; θ) = N (y; θ?x, I).通過定義一族不同的概率分布，我們可以將線性回歸擴(kuò)展到分類情況中。如果我們有兩個(gè)類，類 0 和類 1，那么我們只需要指定這兩類之一的概率。類
像在線運(yùn)行速度有點(diǎn)慢？設(shè)置了10個(gè)epoch，學(xué)習(xí)率設(shè)置了0.001, 95%肯定是不滿意的拉~~~看圖我是97.87%郵箱：dongxu222mk@163.com小建議：1.希望可以做成kaggle的notebook形式，要是可以使用云上gpu資源來做自己的實(shí)驗(yàn)就更棒了~~~~
極大的懸崖結(jié)構(gòu)時(shí)，梯度更新會(huì)很大程度地改變參數(shù)值，通常會(huì)完全跳過這類懸崖結(jié)構(gòu)。不管我們是從上還是從下接近懸崖，情況都很糟糕，但幸運(yùn)的是我們可以用使用介紹的啟發(fā)式梯度截?cái)啵╣radient clipping）來避免其嚴(yán)重的后果。其基本想法源自梯度并沒有指明最佳步長，只說明了在無限小
這個(gè)特性。相同的特征（具有相同權(quán)重的隱藏單元）在輸入的不同位置上計(jì)算獲得。這意味著無論貓出現(xiàn)在圖像中的第 i 列或 i + 1 列，我們都可以使用相同的貓?zhí)綔y器找到貓。參數(shù)共享顯著降低了CNN模型的參數(shù)數(shù)量，并顯著提高了網(wǎng)絡(luò)的大小而不需要相應(yīng)地增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)。它仍然是將領(lǐng)域知識(shí)有效地整合到網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的最佳范例之一。
在新版的訓(xùn)練作業(yè)里已經(jīng)沒有了，也行是因?yàn)檫@個(gè)可視化服務(wù)的使用不太活躍吧所以在Modelarts產(chǎn)品里做這個(gè)可視化不太方便，不過沒關(guān)系，我們可以用另一個(gè)云產(chǎn)品來做，就是cloudide
一個(gè)經(jīng)典的無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)是找到數(shù)據(jù)的 "最佳" 表示。 "最佳" 可以是不同的表示，但是一般來說，是指該表示在比本身表示的信息更簡單或更易訪問而受到一些懲罰或限制的情況下，盡可能保存關(guān)于 x 更多的信息。 有很多方式定義較簡單的表示。最常見的三種包括低維表示，稀疏表示，獨(dú)立表示。低維表示嘗試將
