1.线性回归从零实现 from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time num_inputs = 2 num_examples = 1000 w = [2,-3.4] b = 4.2 x = nd.random.normal(scale=1,shape=(num_examples,num_inputs)) y = nd.dot(x,nd.array(w).T…

需求: 从零和使用mxnet实现dropout 数据集: 使用load_digits()手写数字数据集 要求: 使用1个掩藏层n_hidden1 = 36,激活函数为relu,损失函数为softmax交叉熵损失函数 注意: drop函数的实现方法 训练和测试时drop的区别 1.从零实现dropout from sklearn import datasets from mxnet import gluon,nd,autograd,init from mxnet.gluon import nn,d…

1.softmax从零实现 from mxnet.gluon import data as gdata from sklearn import datasets from mxnet import nd,autograd # 加载数据集 digits = datasets.load_digits() features,labels = nd.array(digits['data']),nd.array(digits['target']) print(features.shape,labels.s…

线性回归(linear regression)实践篇 之前一段时间在coursera看了Andrew ng的机器学习的课程,感觉还不错,算是入门了. 这次打算以该课程的作业为主线,对机器学习基本知识做一下总结.小弟才学疏浅,如有错误.敬请指导. 问题原描写叙述: you will implement linear regression with one variable to predict prots for a food truck. Suppose you are the CEO of a…

线性回归 给定一个数据点集合 X 和对应的目标值 y,线性模型的目标就是找到一条使用向量 w 和位移 b 描述的线,来尽可能地近似每个样本X[i] 和 y[i]. 数学公式表示为\(\hat{y}=Xw+b\) 目标函数是最小化所有点的平方误差 \(\sum_{i=1}^{n} (\hat{y_i}-y_i)^2\) ⼀个神经⽹络就是⼀个由节点(神经元)和有向边组成的集合.我们⼀ 般把⼀些节点组成层,每⼀层先从下⾯⼀层的节点获取输⼊,然后输出给上⾯的层使⽤.要计算⼀ 个节点值,我们需要将输⼊节点…

ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supe…

线性回归 由样本资料计算的回归系数b和其他统计量一样,存在抽样误差,因此,需要对线性回归方程进行假设检验 1.方差分析 2.t检验 相关系数的假设检验 相关系数(correlation coefficient)又称Pearson积差相关系数(coefficient of product moment correlation),是说明具有直线相关关系的两个数值变量间相关的密切程度和相关方向的统计量 由于r是样本统计量,需进行假设检验,即要判断两个变最X与Y是否真的存在相关关系,为此需根据r值作总体…

linger博客原创性博文导航 http://blog.csdn.net/lingerlanlan 大学研究游戏外挂技术開始了此博客.断断续续写了些博文. 后来,開始机器学习和深度学习的研究工作,因为喜欢和热爱,业余时间也常常性学习.并写博文总结.因此,博文越来越多.因为博文是依据时间排序的,看起来有点乱,所以在此处写个导航. 搞了个微信号(data_bird),关注数据挖掘.机器学习 UFLDL学习笔记和编程 ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufl…

Batch Normlization(BN) 为什么要进行 BN 防止深度神经网络,每一层得参数更新会导致上层的输入数据发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会十分剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 另外对一些激活函数具有饱和区,比如 sigmoid 函数的输入较大和较小,此时的梯度很小,这会导致权重更新十分缓慢.又比如下图的 tanh 函数: 如果输入的数值没有 BN 那么数据可能在两…

1.基于MXNET框架的线性回归从零实现例子 下面博客是基于MXNET框架下的线性回归从零实现,以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素.这个应用的目标是预测一栋房子的售出价格(元). 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年).接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系: 设房屋的面积为x1,房龄为x2,售出价格为y.我们需要建立基于输入x1和x2来计算输出yy的表达式,也就是模型(model).顾名思义,线性回归假设输出与各个输入…