大白话5分钟带你走进人工智能-第二十六节决策树系列之Cart回归树及其参数(5)

第二十六节决策树系列之Cart回归树及其参数(5) 上一节我们讲了不同的决策树对应的计算纯度的计算方法,其实都是针对分类来说,本节的话我们讲解回归树的部分. 目录 1-Cart回归树的概念 1-代码详解 1-Cart回归树的概念对于回归树来说,之前咱们讲的三个决策树(ID3,C4.5和Cart树)里只有CART树具有回归上的意义,其实它无非就是把分裂条件给变了变,把叶子节点的表达给变了变.剩下的全部…

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式，out of bag data及代码(2)

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ,out of bag data及代码(2) 上一节中我们讲解了随机森林的基本概念,本节的话我们讲解随机森林的随机方式,以及一些代码. 目录 1-随机森林随机方式 2-out of baf data 3-代码 1-随机森林随机方式我们先来回顾下随机森林中都有哪些随机? 第一:用Bagging生成用来训练小树的样本时,进行有放回的随机抽样. 第二:抽样数据之…

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十节逻辑回归和Softmax多分类问题(5)

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十节逻辑回归和Softmax多分类问题(5) 上一节中,我们讲解了逻辑回归的优化,本节的话我们讲解逻辑回归做多分类问题以及传统的多分类问题,我们用什么手段解决. 先看一个场景,假如我们现在的数据集有3个类别,我们想通过逻辑回归建模给它区分出来.但我们知道逻辑回归本质上是区分二分类的算法模型.难道没有解决办法了吗?办法还是有的,既然想分出3类,我们姑且称这3个类…

大白话5分钟带你走进人工智能-第十四节过拟合解决手段L1和L2正则

第十四节过拟合解决手段L1和L2正则第十三节中,我们讲解了过拟合的情形,也就是过度的去拟合训练集上的结果了,反倒让你的模型太复杂.为了去解决这种现象,我们提出用L1,L2正则去解决这种问题. 怎么把正则应用进去?我们重新审视目标函数,以前我们可以理解目标函数和损失函数是一个东西.而有正则的含义之后,目标函数就不再是损失函数了,而是损失函数加惩罚项…

大白话5分钟带你走进人工智能-第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge，Lasso，Elastic Net回归

第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge,Lasso,Elastic Net回归上一节中我们讲解了L1和L2正则的概念,知道了L1和L2都会使不重要的维度权重下降得多,重要的维度权重下降得少,引入L1正则会使不重要的w趋于0(达到稀疏编码的目的),引入L2正则会使w的绝对值普遍变小(达到权值衰减的目的).本节的话我们从几何角度再讲解下L1和L2正则的区别. L1正则是什么?|W1|+|W2|,假如|W1|+|W2|=1,也就是w1和w2的绝对值之和为1 .让你画|W1|+|W2|=1的图形,…

大白话5分钟带你走进人工智能-第32节集成学习之最通俗理解XGBoost原理和过程

目录 1.回顾: 1.1 有监督学习中的相关概念 1.2 回归树概念 1.3 树的优点 2.怎么训练模型: 2.1 案例引入 2.2 XGBoost目标函数求解 3.XGBoost中正则项的显式表达 4.如何生长一棵新的树? 5.xgboost相比原始GBDT的优化: 6.代码参数: 1.回顾: 我们先回顾下有监督学习中的一些核心概念: 1.1 有监督学习中的相关概念我们模型关注的就是如何在给定xi的情况下获得ŷi.在线性模型里面,我们认为 i是x的横坐标,j是x的列坐标,本质上linear…

大白话5分钟带你走进人工智能-第30节集成学习之Boosting方式和Adaboost

目录 1.前述: 2.Bosting方式介绍: 3.Adaboost例子: 4.adaboost整体流程: 5.待解决问题: 6.解决第一个问题:如何获得不同的g(x): 6.1 我们看下权重与函数的关系: 6.2 gt和un的关系数学公式表达: 6.3 引导Un+1的思路: 6.4 推导Un+1的由来: 6.5 规划因子的由来: 7.解决第二个问题:α的计算: 7.1 每一个弱分类器需要什么样的树: 8.具体总结Adaboost的整体流程: 9.举例说明Adaboost的流程: 10.总结Ad…

大白话5分钟带你走进人工智能-第31节集成学习之最通俗理解GBDT原理和过程

目录 1.前述 2.向量空间的梯度下降: 3.函数空间的梯度下降: 4.梯度下降的流程: 5.在向量空间的梯度下降和在函数空间的梯度下降有什么区别呢? 6.我们看下GBDT的流程图解: 7.我们看一个GBDT的例子: 8.我们看下GBDT不同版本的理解: 1.前述从本课时开始,我们讲解一个新的集成学习算法,GBDT. 首先我们回顾下有监督学习.假定有N个训练样本,, 找到一个函数 F(x),对应一种映射使得损失函数最小.即: 如何保证最小呢?就是通过我们解函数最优化的算法去使得最小,常见的有梯…

大白话5分钟带你走进人工智能-第三节最大似然推导mse损失函数（深度解析最小二乘来源）（1）

第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源) 在第二节中,我们介绍了高斯分布的来源,以及其概率密度函数对应的参数的解释.本节的话,我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘.我们再来回归下高斯分布的概率密度函数实际上是这个形式的: …

大白话5分钟带你走进人工智能-第35节神经网络之sklearn中的MLP实战(3)

本节的话我们开始讲解sklearn里面的实战: 先看下代码: from sklearn.neural_network import MLPClassifier X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] clf = MLPClassifier(solver='sgd', alpha=1e-5, activation='logistic', hidden_layer_sizes=(5, 2), max_iter=2000, tol=1e-4) clf.fit(X, y) pre…

大白话5分钟带你走进人工智能-第36节神经网络之tensorflow的前世今生和DAG原理图解(4)

目录 1.Tensorflow框架简介 2.安装Tensorflow 3.核心概念 4.代码实例和详细解释 5.拓扑图之有向无环图DAG 6.其他深度学习框架详细描述 6.1 Caffe框架: 6.2 Theano框架: 6.3 Keras框架: 1.Tensorflow框架简介 Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定.谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整…

大白话5分钟带你走进人工智能-第四节最大似然推导mse损失函数（深度解析最小二乘来源）（2）

第四节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(2) 上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义,了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大,同时损失函数(最小二乘)最小,留下了一个问题,就是这两个因素或者目的矛盾吗?今天我们就接着上面的问题继续解剖下去. 我们再来回顾下似然函数: 所谓似然函数就是一个大的乘项,它有多少项,取决于有多少个训练集的样本,因为它是判断训练集上发生的总概率最大的这么一个总似然函数.我们分析一下似然函数的取值由哪些因素确定?是常数,虽然是未知数,但是…

风炫安全WEB安全学习第二十六节课 XSS常见绕过防御技巧

风炫安全WEB安全学习第二十六节课 XSS常见绕过防御技巧 XSS绕过-过滤-编码核心思想后台过滤了特殊字符,比如说…

[EXTJS5学习笔记]第二十六节在eclipse/myeclipse中使用sencha extjs的插件

本文地址:http://blog.csdn.net/sushengmiyan/article/details/40507383 插件下载: http://download.csdn.net/detail/sushengmiyan/8085851 本文作者:sushengmiyan -------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

第二十六节，滑动窗口和 Bounding Box 预测

上节,我们学习了如何通过卷积网络实现滑动窗口对象检测算法,但效率很低.这节我们讲讲如何在卷积层上应用这个算法. 为了构建滑动窗口的卷积应用,首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层.我们先讲解这部分内容,并演示卷积的应用过程. 一卷积的滑动窗口实现假设对象检测算法输入一个 14×14×3 的图像,图像很小,不过演示起来方便.在这里过滤器大小为 5×5,数量是 16, 14×14×3 的图像在过滤器处理之后映射为 10×10×16.然后通过参数为 2×2 的最大池化操作,图像减小到 5×…

第二百二十六节，jQuery EasyUI，Tree(树)组件

jQuery EasyUI,Tree(树)组件本节课重点了解 EasyUI 中 Tree(树)组件的使用方法,这个组件依赖于 Draggable(拖动)和 Droppable(放置)组件. 一．加载方式 class 加载方式 <ul class="easyui-tree"> <li> <span>系统管理</span> <ul> <li> <span>主机信息</span> <ul…

php第二十六节课

会话购物车 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta http-equiv="Conte…

第二十六节，Python内置函数

Python3.0内置函数 abs() 取数字的绝对值,也就是无论是正数还是负数取它的绝对值格式:abs(目标变量)返回:数字类型 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #abs() 取数字的绝对值,也就是无论是正数还是负数取它的绝对值 a = 123 b = abs(a) print(b) #输出 123 a1= -123 b1 = abs(a1) print(b1) #输出 123 all() 接收可迭代类型,循环参数,如果每个元素都为真,…

【php增删改查实例】第二十六节 - 个人详情页制作

在一般的系统中,当用户点击头像的时候,就会跳转到对应的个人详情页,在这个页面,他可以查看和修改自己的个人信息,或者更换头像. 本案例中,个人详情页使用bootstrap框架. 首先,我们新建一个html页面作为我的个人详情页.为了获取后台数据比较方便,这个详情页的文件格式我们就改为php. 在项目根目录新建一个user.php. <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>个人详情页</t…

第二十六节：复习Java语言基础-Java的概述，匿名对象，封装，构造函数

Java基础 Java语言概述 Java语言语言描述 javaee 企业版 javase 标准版 javame 小型版 JDK JDK(Java开发工具包) Java语言语言 Java语言 Java 关键字 Java 标识符 Java 注释 Java 常量 Java 变量 Java 运算符 Java 语句 Java 函数 Java 数组语言关键字特点关键字中所有字母都为小写标识符由26个英文字母大小写,0-9 ,_ $ 组成,不能以数字开头,不能使用关键字 Java中区分大小写…

Gradle 1.12用户指南翻译——第二十六章. War 插件

其他章节的翻译请参见: http://blog.csdn.net/column/details/gradle-translation.html 翻译项目请关注Github上的地址: https://github.com/msdx/gradledoc/tree/1.12. 直接浏览双语版的文档请访问: http://gradledoc.qiniudn.com/1.12/userguide/userguide.html. 另外,Android 手机用户可通过我写的一个程序浏览文档,带缓存功能的,目前…