下载eftool,并安装 https://download.microsoft.com/download/2/C/F/2CF7AFAB-4068-4DAB-88C6-CEFD770FAECD/EFTools6.1.3ForVS2013.msi 参考 :卸载的地址: C:\ProgramData\Package Cache 搜索 EFTools.msi.先卸载再安装…

一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了 三:函数介绍: tf.nn.drop(x,  keep_prob, noise_shape=None, seed=Non…

在IOS 中id是特殊字符,可是非常多时候从网络中下载的数据是以id保存的 假设在定义属性的时候 @property(nonatomic, copy) NSString *id; 就不会出现错误 当键值对的value是空时,保存的时候也会出错,解决方法是定义成copy的类型 @property(nonatomic, copy) NSNumber *behot_time;…

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就. 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带…

Courses上台湾大学林轩田老师的机器学习技法课之Aggregation 模型学习笔记. 混合(blending) 本笔记是Course上台湾大学林轩田老师的<机器学习技法课>的学习笔记,用于学习之后的一些总结. 首先,对于Aggregation模型,其基本思想就是使用不同的 g t 来合成最后的预测模型 G t . 对于合成的方式主要有四种: 方法 数学描述 1. 选择.选择最值得可信的 g t 来当做最终的模型,而这个 gt 可以使用validation set 来进行选择 $$G(x)…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

最近重新学习了一下机器学习的一些基础知识,这里对性能度量涉及到的各种值与图像做一个总结. 西瓜书里的这一部分讲的比较快,这些概念个人感觉非常绕,推敲了半天才搞清楚. 这些概念分别是:TP.FN.FP.TN,查全率和查准率,P-R曲线和ROC曲线 1.混淆矩阵中的:TP FN FP TN 其实很简单 真实情况有两种可能:正(T)和反(F): 预测结果有两种可能:积极(P)和消极(N) 但是比较绕的是对于这里的P和N的理解,看到一个很好的举例,借用一下: (pic from http://www.3…

除了实现机器学习算法之外,机器学习还包含许多其他内容.生产环境机器学习系统包含大量组件.无需自行构建所有内容,而是应该尽可能重复使用常规机器学习系统组件.通过了解机器学习系统的一些范例及其要求,可以明确实际需要哪些组件. 1- 静态训练与动态训练(Static vs. Dynamic Training) 从广义上讲,训练模型的方式有两种:静态模型 采用离线训练方式:只训练模型一次,然后使用训练后的模型一段时间. 易于构建和测试:使用批量训练和测试,对其进行迭代,直到达到良好效果. 仍然需要对输入…

不出家门,也能学习到国外高校的研究生机器学习课程了. 今天,一本名为Foundations of Machine Learning(<机器学习基础>)的课在Reddit上热度飙升至300,里面可谓内容丰富. 不仅有500多页的课程PDF可以下载,并且还有13章的PPT也可以获取. 有Reddit网友评论,这部教材足够扎实.内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了. 500页干货里都有啥 这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri.Afshin Rostamizadeh和…

Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行.在使用嵌入法时,我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征. 这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性,比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性,可以列出各个特征对树的建立的贡献,我们就可以基于这种贡献的评估,找出对模型建立最有用的特征. 因此相比于过滤法,嵌入法的结果会更加精确到模型的效用本身,…